这是我在堆栈上的第一篇文章。到目前为止，这个网站一直很有帮助，但我是一个新手，需要对我的问题有一个清晰的解释，这个问题与Python中的音高转换音频有关。我安装了当前模块:numpy、scipy、pygame和scikits“samplerate”api。我的目标是获取一个立体声文件并以尽可能少的步骤以不同的音高播放它。目前，我使用pygame.sndarray将文件加载到数组中，然后使用scikits.samplerate.resample应用采样率转换，然后使用pygame将输出转换回声音对象以进行播放。问题是我的扬声器发出垃圾音频。我当然错过了一些步骤(除了对数学和音频一无所知之
这是我的第一篇文章，请放轻松。我的问题与此处类似，但我无法使其正常工作，尽管我真的尝试过:“py2exewithenthoughtandpandas”。使用库分别安装了两个版本的python(x84-64、x32)后，我开始使用py2exe制作python脚本的可执行文件。我必须下载丢失的dll文件:msvcp90.dll、libiomp5md.dll、libifcoremd.dll、libmmd.dll。我创建的Exe文件返回错误并生成一个日志文件-x32和x64python和库不同。对于32位python和库，我得到了以下日志文件(不同取决于我从哪个numpy库安装:http:
我有这样的数据:data={'x':Counter({'a':1,'b':45}),'y':Counter({'b':1,'c':212})}我的标签是data的键，内部字典的键是特征:all_features=['a','b','c']all_labels=['x','y']我需要这样创建列表列表:[[data[label][feat]forfeatinall_features]forlabelinall_labels][输出]:[[1,45,0],[0,1,212]]我的len(all_features)是~5,000,000而len(all_labels)是~100,000最终目
SciPydocumentation解释了interp1d的kind参数可以取值'linear','nearest',“零”、“线性”、“二次”、“立方”。最后三个是样条阶数，'linear'是不言自明的。'nearest'和'zero'有什么作用？ 最佳答案 nearest“捕捉”到最近的数据点。zero是零阶样条。它在任何时候的值(value)都是最后看到的原始值(value)。linear执行线性插值，slinear首先使用订单样条。他们使用不同的代码和canproducesimilarbutsubtlydifferentre
我需要在python中计算bspline曲线。我查看了scipy.interpolate.splprep和其他一些scipy模块，但找不到任何可以轻松满足我需要的东西。所以我在下面写了我自己的模块。代码工作正常，但速度很慢(测试函数在0.03秒内运行，考虑到我只要求100个样本和6个控制顶点，这似乎很多)。有没有办法通过一些scipy模块调用来简化下面的代码，这可能会加快速度？如果没有，我可以对我的代码做些什么来提高它的性能？importnumpyasnp#cv=np.arrayof3dcontrolvertices#n=numberofsamples(default:100)#d=c
我正在尝试在AnacondaNavigator的环境选项卡中安装“pulp”模块。但是当我在“所有”包中搜索时，我找不到它。它也发生在其他包裹上。有什么方法可以将我的包安装到所需的环境中吗？我尝试通过在环境中打开一个终端来安装它，但我发现之后它不会出现在列表中。我在这里错过了什么？ 最佳答案 点击环境中的打开终端。在终端模式下执行condainstall(package-name)。(下图显示了名为Keras的包的安装。) 关于python-在AnacondaNavigator上找不到包
我有一个100x100的numpy矩阵。矩阵主要由零填充，但也包含一些整数。例如:[00000001][02200000][00200000]False[00000000][03300000]识别矩阵是否包含任意数量的不同类型的相邻整数的最有效方法是什么？上面的例子会返回False。这是一个True示例，其中包含指示的邻接的行:[00000001][02211000]对角线不算相邻。所以这个例子也会返回False:[00011111][02201000][00200000]False[03000000][33300000]我不需要确定邻接的位置，只需要确定它是否存在。目前，我最好找到矩
我正在尝试加载我之前保存的稀疏数组。保存稀疏数组很容易。尝试阅读它虽然很痛苦。scipy.load在我的稀疏数组周围返回一个0d数组。importscipyasspA=sp.load("my_array");Aarray('with1497134storedelementsinCompressedSparseRowformat>,dtype=object)为了获得稀疏矩阵，我必须展平0d数组，或使用sp.asarray(A)。这似乎是一种非常困难的做事方式。Scipy是否足够聪明，可以理解它加载了一个稀疏数组？有没有更好的方法来加载稀疏数组？ 最佳答案
想象一些numpy数组，例如x=np.linspace(1,10)。x[i:j]让我可以查看范围[i,j)的x。我喜欢我还可以执行x[i:-k]，它排除了最后的k元素。但是，为了包含最后一个元素，我需要执行x[i:]。我的问题是:例如，如果我需要遍历k，我该如何组合这两种表示法。说我想这样做:l=list()forkin[5,4,3,2,1]:l.append(x[:-k])l.append(x[:])让我恼火的是最后一行。在这个简单的例子中，当然它并没有太大的区别，但有时这会变得更加烦人。我想念的是更像DRY的东西。以下片段当然不会产生预期的结果，但代表了我寻求的代码风格:l=lis
我正在实现一个非常简单的Susceptible-Infected-Recovered模型，该模型具有用于闲置项目的稳定人口-通常是一项非常微不足道的任务。但是我在使用PysCeS或SciPy时遇到了求解器错误，它们都使用lsoda作为它们的底层求解器。这只发生在参数的特定值上，我很困惑为什么。我使用的代码如下:importnumpyasnpfrompylabimport*importscipy.integrateasspi#ParameterValuesS0=99.I0=1.R0=0.PopIn=(S0,I0,R0)beta=0.50gamma=1/10.mu=1/25550.t_en
