我在一个numpy数组中加载了一些音频数据，我希望通过查找静音部分来分割数据，即音频幅度在一段时间内低于某个阈值的部分。一个非常简单的方法是这样的:values=''.join(("1"if(abs(x)上面的代码找到了至少有MIN_SILENCE个连续元素小于SILENCE_THRESHOLD的部分。现在，很明显，上面的代码效率极低，并且严重滥用了正则表达式。有没有其他更有效的方法，但仍然可以得到同样简单和简短的代码？ 最佳答案 这是一个基于numpy的解决方案。我认为(?)它应该比其他选项更快。希望它相当清楚。但是，它确实需要两
我在一个numpy数组中加载了一些音频数据，我希望通过查找静音部分来分割数据，即音频幅度在一段时间内低于某个阈值的部分。一个非常简单的方法是这样的:values=''.join(("1"if(abs(x)上面的代码找到了至少有MIN_SILENCE个连续元素小于SILENCE_THRESHOLD的部分。现在，很明显，上面的代码效率极低，并且严重滥用了正则表达式。有没有其他更有效的方法，但仍然可以得到同样简单和简短的代码？ 最佳答案 这是一个基于numpy的解决方案。我认为(?)它应该比其他选项更快。希望它相当清楚。但是，它确实需要两
我正在寻找一种有效的方法来实现这一点，我认为这是一种类似切片的操作:>>>mylist=range(100)>>>magicslicer(mylist,10,20)[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,60,61,62,63......,97,98,99]想法是:切片获取10个元素，然后跳过20个元素，然后获取下一个10，然后跳过下一个20，依此类推。如果可能的话，我认为我不应该使用循环，因为使用slice的原因(我猜)是为了在单个操作中有效地进行“提取”。感谢阅读。 最佳答案
我正在寻找一种有效的方法来实现这一点，我认为这是一种类似切片的操作:>>>mylist=range(100)>>>magicslicer(mylist,10,20)[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,60,61,62,63......,97,98,99]想法是:切片获取10个元素，然后跳过20个元素，然后获取下一个10，然后跳过下一个20，依此类推。如果可能的话，我认为我不应该使用循环，因为使用slice的原因(我猜)是为了在单个操作中有效地进行“提取”。感谢阅读。 最佳答案
我自己找不到任何“好”答案的简单问题:假设我有以下条件:if'foo'inmystringor'bar'inmystringor'hello'inmystring:#Dosomethingpassor语句的数量视情况而定。在不牺牲性能的情况下，有没有“更好”(更Pythonic)的写法？如果考虑使用any()但它需要一个类似bool元素的列表，所以我必须先构建该列表(在此过程中放弃短路评估)，所以我想它的效率较低。非常感谢。 最佳答案 一种方法ifany(sinmystringforsin('foo','bar','hello'))
我自己找不到任何“好”答案的简单问题:假设我有以下条件:if'foo'inmystringor'bar'inmystringor'hello'inmystring:#Dosomethingpassor语句的数量视情况而定。在不牺牲性能的情况下，有没有“更好”(更Pythonic)的写法？如果考虑使用any()但它需要一个类似bool元素的列表，所以我必须先构建该列表(在此过程中放弃短路评估)，所以我想它的效率较低。非常感谢。 最佳答案 一种方法ifany(sinmystringforsin('foo','bar','hello'))
我有一个(x,y)坐标列表，它们代表线条骨架。该列表是直接从二值图像中获得的:importnumpyasnplist=np.where(img_skeleton>0)现在列表中的点根据它们在图像中沿其中一个轴的位置进行排序。我想对列表进行排序，使顺序代表沿线的平滑路径。(目前这不是线弯曲回来的情况)。随后，我想将样条曲线拟合到这些点。已使用arcPyhere描述并解决了类似的问题.有没有一种方便的方法可以使用python、numpy、scipy、openCV(或其他库？)来实现这一点？以下是示例图像。它会生成一个包含59个(x,y)坐标的列表。当我将列表发送到scipy的样条拟合例程时
我有一个(x,y)坐标列表，它们代表线条骨架。该列表是直接从二值图像中获得的:importnumpyasnplist=np.where(img_skeleton>0)现在列表中的点根据它们在图像中沿其中一个轴的位置进行排序。我想对列表进行排序，使顺序代表沿线的平滑路径。(目前这不是线弯曲回来的情况)。随后，我想将样条曲线拟合到这些点。已使用arcPyhere描述并解决了类似的问题.有没有一种方便的方法可以使用python、numpy、scipy、openCV(或其他库？)来实现这一点？以下是示例图像。它会生成一个包含59个(x,y)坐标的列表。当我将列表发送到scipy的样条拟合例程时
我正在尝试在140万行Pandas数据框中的连续值列Trip_distance上创建直方图。写了如下代码:fig=plt.figure(figsize=(17,10))trip_data.hist(column="Trip_distance")plt.xlabel("Trip_distance",fontsize=15)plt.ylabel("Frequency",fontsize=15)plt.xlim([0.0,100.0])#plt.legend(loc='centerleft',bbox_to_anchor=(1.0,0.5))但我不确定为什么所有值都给出相同的频率图，但事实并
我正在尝试在140万行Pandas数据框中的连续值列Trip_distance上创建直方图。写了如下代码:fig=plt.figure(figsize=(17,10))trip_data.hist(column="Trip_distance")plt.xlabel("Trip_distance",fontsize=15)plt.ylabel("Frequency",fontsize=15)plt.xlim([0.0,100.0])#plt.legend(loc='centerleft',bbox_to_anchor=(1.0,0.5))但我不确定为什么所有值都给出相同的频率图，但事实并
