Python 简单生成 WAV 波形声音文件 让机器发出声响,本身就是一件充满魔法的事情.有没有想过,用一段简单的代码,生成一个最简单的声音呢?Python 这门脚本语言的库十分丰富,借助于其中的三个内置模块就能完成这件神奇的事情:math 模块提供了圆周率常量 pi 和正弦函数 sin, 这些使得我们无需掌握高等数学就可以完成今天的任务:wave 模块提供了读取和写入波形文件数据的功能,使得我们无需操心 wave 文件的技术细节,就可以把波形数据写入到其中:struct 可以将数据打包成二进制

Qt由pcm数据生成wav文件 void AudioGrabber::saveWave(const QString &fileName, const QByteArray &raw, const QAudioFormat &format){    typedef struct{        char riff_fileid[4];//"RIFF"        DWORD riff_fileLen;        char waveid[4];//"

前言:请各大网友尊重本人原创知识分享,谨记本人博客:南国以南i WAV音频文件介绍: WAV文件是在PC机平台上很常见的.最经典的多媒体音频文件,最早于1991年8月出现在Windows3.1操作系统上,文件扩展名为WAV,是WaveForm的简写,也称为波形文件,可直接存储声音波形,还原的波形曲线十分逼真.WAV文件格式简称WAV格式是一种存储声音波形的数字音频格式,是由微软公司和IBM联合设计的,WAV文件还原而成的声音的音质取决于声音卡采样样本的尺寸,采样频率越高,音质就越好,但开销就越大

python想要生成随机数的话用使用random库很方便,不过如果想生成随机数组的话,还是用numpy更好更强大一点. 生成长度为10,在[0,1)之间平均分布的随机数组: rarray=numpy.random.random(size=10) 或者 rarray=numpy.random.random((10,)) 生成在-0.1到0.1之间的平均分布: rarray=0.2*numpy.random.random(size=10)-0.1 或者 rarray=numpy.random.uni

如果你想说,我不想知道里面的逻辑和实现方法,只想要python生成随机数的代码,请移步本文末尾,最简单的demo帮你快速获取实现方法. 先开始背景故事说明: 在数据分析中,数据的获取是第一步,numpy.random 模块提供了非常全的自动产生数据API,是学习数据分析的第一步. 总体来说,numpy.random模块分为四个部分,对应四种功能: 1. 简单随机数: 产生简单的随机数据,可以是任何维度 2. 排列:将所给对象随机排列 3. 分布:产生指定分布的数据,如高斯分布等 4. 生成器:种

参考资料: https://www.zhihu.com/question/39823283?sort=created https://www.zhihu.com/question/288946037/answer/649328934 一维正态分布样本可以使用numpy.random.normal函数很轻松的产生.那么二维正态分布应该怎么生成呢?以上的参考资料写的很详细,有时间copy过来研究研究.

使用EZAudio库 录M4A格式可以参考该库例子中的代码. 录wav格式得改下源码.看下面的代码 AVAudioSession *session = [AVAudioSession sharedInstance]; NSError *error = nil; [session setCategory:AVAudioSessionCategoryPlayAndRecord error:&error]; if (error) NSLog(@"audio session category e

可以看这个博客 https://www.cnblogs.com/td15980891505/p/6082858.html import numpy as np 建立数组并初始化数组 np.zeros(3)   #[0,0,0] np.zeros((2,2))  #[ [0,0], [0,0]],里面是个tuple np.ones(3) np.ones((2,2)) np.empty(3) #建立空数组,没有初始化,最好不要用这种没有初始化的数组,没有赋值,不代表里面没有值,会有些奇怪的值 np.

参考文档 COM Coding Practices Audio File Format Specifications Core Audio APIs Loopback Recording #include <iostream> #include <fstream> #include <vector> #include <mmdeviceapi.h> #include <combaseapi.h> #include <atlbase.h>

void AudioGrabber::saveWave(const QString &fileName, const QByteArray &raw, const QAudioFormat &format){    typedef struct{        char riff_fileid[4];//"RIFF"        DWORD riff_fileLen;        char waveid[4];//"WAVE" char

S3C2416裸机开发系列19 Fatfs播放录像wav音频文件 国际象棋男孩    1048272975 多媒体资源,一般都是以文件的形式存储在固化存储器中.Fatfs所支持的fat32为windows支持的文件系统,因此在嵌入式系统中採用Fatfs文件系统可极大地扩展系统的应用. 比如,把计算机上图片.音频,视频.文本等资源直接复制到嵌入式系统中的固化存储器中,在系统中就可以直接应用这些资源. 把嵌入式系统中录制的音频.视频直接保存成一定的格式,在计算机上可直接播放处理.把传感器採集的数据保

数组的累加(拼接) 在前面讲了使用切片方法能够对数组进行切分,使用copy对切片的数组进行复制,那么数组该如何拼接呢? a1 = np.full((2,3),1)#填充数组 a2 = np.full((3,3),2) a3 = np.full((2,3),3) >>a3 array([[ 3., 3., 3.], [ 3., 3., 3.]]) vstack 竖直方向拼接数组 a4 = np.vstack((a1,a2,a3)) #a1,a2,a3必须有相同的列数 >> a4 [[

import numpy as np a = np.arange(9) b = a.reshape(3,3) print(b) print(b.max(axis=0)) # axis=0 示为 Y 轴 print(b.max(axis=1)) # axis=1 示为 X 轴 # 降维,(拍平) print(b.flatten()) ########################## [[0 1 2] [3 4 5] [6 7 8]] [6 7 8] [2 5 8] [0 1 2 3 4 5 6

一.matplotlib学习 matplotlib: 最流行的Python底层绘图库,主要做数据可视化图表,名字取材于MATLAB,模仿MATLAB构建 例子1: # coding=utf- from matplotlib import pyplot as plt x = range(,,) y = [,,,,,,,,,,] #设置图片大小 plt.figure(figsize=(,),dpi=) #绘图 plt.plot(x,y) #设置x轴的刻度 _xtick_labels = [i/ ,)

Numpy (Numerical Python) 高性能科学计算和数据分析的基础包: ndarray,多维数组(矩阵),具有矢量运算能力,快速.节省空间: 矩阵运算,无需循环,可以完成类似Matlab中的矢量运算: 线性代数.随机送生成: ndarray ,N维数组对象(矩阵) 所有元素必须是相同类型 ndim属性,维度个数 shape属性,各维度大小 dtype属性,数据类型 代码示例: import numpy # 生成指定维度的随机多维数据(两行三列) data = numpy.rando

Numpy是一个非常强大的库,具有大量线性代数以及大规模科学计算的方法. #-*- coding:utf-8 -*- import numpy as np #Numpy生成一维数组 a=np.array([1,2,3]) print type(a) print a.shape print a[0],a[1],a[2] a[0]=5 print a print '-'*100 # 输出 # <type 'numpy.ndarray'> # (3L,) # 1 2 3 # [5 2 3] #Num

numpy库是python的一个著名的科学计算库,本文是一个quickstart. 引入:计算BMI BMI = 体重(kg)/身高(m)^2假如有如下几组体重和身高数据,让求每组数据的BMI值: weight = [65.4,59.2,63.6,88.4,68.7] height = [1.73,1.68,1.71,1.89,1.79] print weight / height ** 2 执行上面代码,报错:TypeError: unsupported operand type(s) for

numpy库是python的一个著名的科学计算库,本文是一个quickstart. 引入:计算BMI BMI = 体重(kg)/身高(m)^2 假如有如下几组体重和身高数据,让求每组数据的BMI值: weight = [65.4,59.2,63.6,88.4,68.7] height = [1.73,1.68,1.71,1.89,1.79] print weight / height ** 2 执行上面代码,报错:TypeError: unsupported operand type(s) fo

(一)对比Numpty 与 DataFrame默认索引取值不同点 Numpy索引取值 #Numpy索引取值 data=np.empty((2,4),dtype=int) print(data) ''' [[4128860 6029375 3801157 7340124] [7602297 7274600 3342446 54]] ''' #取行 print('取第一行结果') print(data[0]) #[4128860 6029375 3801157 7340124] 默认data[0]拿

NumPy 目录 关于 numpy numpy 库 numpy 基本操作 numpy 复制操作 numpy 计算 numpy 常用函数 1 关于numpy / About numpy NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展包.这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix)).据说NumPy将Python相当于变成一种免费的更强大的MatLab系统.参考官网解释, N