mfccNew =np.ravel(mfccs[:, :1000])
时间: 2024-06-01 16:10:14 浏览: 14
This code takes the first 1000 columns of the matrix "mfccs" and flattens them into a one-dimensional array using the NumPy "ravel" function. The resulting array is stored in the variable "mfccNew".
"mfccs" is typically a matrix of Mel-frequency cepstral coefficients (MFCCs) obtained from audio signal processing. MFCCs are a set of features commonly used in speech recognition and music analysis to represent the spectral content of an audio signal. By flattening the first 1000 columns of the MFCC matrix, we are essentially selecting a subset of the MFCC features to use for further analysis or modeling.
相关问题
这段代码出现了这个问题: vectors = np.stack((x.ravel(), y.ravel(), z.ravel()), axis=1) - np.stack((x.ravel(), y.ravel(), z.ravel()), axis=0) ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (64,3) (3,64) ,代码如下:import numpy as np # 定义坐标信息 points = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]) # 生成所有点两两组合的向量 x, y, z = np.meshgrid(points[:, 0], points[:, 1], points[:, 2], indexing='ij') vectors = np.stack((x.ravel(), y.ravel(), z.ravel()), axis=1) - np.stack((x.ravel(), y.ravel(), z.ravel()), axis=0) # 判断每个向量是否平行于x-y面、x-z面或y-z面 parallel_xy = np.abs(vectors[:, 2]) < 1e-10 parallel_xz = np.abs(vectors[:, 1]) < 1e-10 parallel_yz = np.abs(vectors[:, 0]) < 1e-10 # 输出结果 print("平行于x-y面的向量:") print(vectors[parallel_xy]) print("平行于x-z面的向量:") print(vectors[parallel_xz]) print("平行于y-z面的向量:") print(vectors[parallel_yz]),帮我优化这段代码,解决运行的错误
这段代码的错误已经在之前的回答中解释过了,是由于两个数组的形状不兼容导致的。要解决这个问题,我们需要将第二个数组的形状转置,使其与第一个数组的形状匹配。可以使用numpy库中的transpose函数或者T属性来实现。
下面是修改后的代码:
```python
import numpy as np
# 定义坐标信息
points = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]])
# 生成所有点两两组合的向量
x, y, z = np.meshgrid(points[:, 0], points[:, 1], points[:, 2], indexing='ij')
vectors = np.stack((x.ravel(), y.ravel(), z.ravel()), axis=1) - np.stack((x.ravel(), y.ravel(), z.ravel()), axis=0).T
# 判断每个向量是否平行于x-y面、x-z面或y-z面
parallel_xy = np.abs(vectors[:, 2]) < 1e-10
parallel_xz = np.abs(vectors[:, 1]) < 1e-10
parallel_yz = np.abs(vectors[:, 0]) < 1e-10
# 输出结果
print("平行于x-y面的向量:")
print(vectors[parallel_xy])
print("平行于x-z面的向量:")
print(vectors[parallel_xz])
print("平行于y-z面的向量:")
print(vectors[parallel_yz])
```
在这个版本的代码中,我们将第二个数组的形状进行了转置,使其与第一个数组的形状匹配。这样就可以避免之前出现的形状不兼容的问题了。
threshold_r = np.sort(np.abs(coeffs_r[1].ravel()))[::-1][int(compress_ratio * len(coeffs_r[1].ravel()))] 17 threshold_g = np.sort(np.abs(coeffs_g[1].ravel()))[::-1][int(compress_ratio * len(coeffs_g[1].ravel()))] 18 threshold_b = np.sort(np.abs(coeffs_b[1].ravel()))[::-1][int(compress_ratio * len(coeffs_b[1].ravel()))] AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'ravel'
根据你提供的错误信息,提示出现了 AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'ravel',说明 coeffs_r[1]、coeffs_g[1] 和 coeffs_b[1] 这三个元素是元组类型,而不是数组类型。因此,无法使用 ravel 函数将它们转换为一维数组。
你可以将 coeffs_r[1]、coeffs_g[1] 和 coeffs_b[1] 转换为数组类型,然后再使用 ravel 函数将它们转换为一维数组。你可以尝试在代码中添加以下语句:
```
coeffs_r_arr = np.array(coeffs_r[1])
coeffs_g_arr = np.array(coeffs_g[1])
coeffs_b_arr = np.array(coeffs_b[1])
threshold_r = np.sort(np.abs(coeffs_r_arr.ravel()))[::-1][int(compress_ratio * len(coeffs_r_arr.ravel()))]
threshold_g = np.sort(np.abs(coeffs_g_arr.ravel()))[::-1][int(compress_ratio * len(coeffs_g_arr.ravel()))]
threshold_b = np.sort(np.abs(coeffs_b_arr.ravel()))[::-1][int(compress_ratio * len(coeffs_b_arr.ravel()))]
```
这样就可以将 coeffs_r[1]、coeffs_g[1] 和 coeffs_b[1] 转换为数组类型,并使用 ravel 函数将它们转换为一维数组,然后计算阈值。
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