print(row["hbin"], herb_ids,target_ids)python如何将打印出的该结果存储zaicsv文件中
时间: 2024-05-06 13:19:47 浏览: 15
可以使用Python内置的CSV模块来实现将结果存储为CSV文件的功能。具体步骤如下:
1. 导入CSV模块:
```python
import csv
```
2. 创建一个CSV文件并打开:
```python
with open('result.csv', 'w', newline='') as file:
writer = csv.writer(file)
```
3. 将结果写入CSV文件中:
```python
writer.writerow(['hbin', 'herb_ids', 'target_ids'])
writer.writerow([row["hbin"], herb_ids, target_ids])
```
4. 关闭CSV文件:
```python
file.close()
```
完整代码如下:
```python
import csv
# 创建CSV文件并打开
with open('result.csv', 'w', newline='') as file:
writer = csv.writer(file)
# 写入表头
writer.writerow(['hbin', 'herb_ids', 'target_ids'])
# 写入数据
writer.writerow([row["hbin"], herb_ids, target_ids])
# 关闭CSV文件
file.close()
```
相关问题
python实现mfcc
MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients,梅尔频率倒谱系数) 是一种常用的音频特征提取方法,可以用于语音识别、音乐信息检索等领域。下面是一个简单的 Python 实现:
首先,我们需要导入一些库:
```python
import numpy as np
from scipy.fftpack import dct
from scipy import signal
```
接下来,定义一个函数来实现 MFCC 特征提取:
```python
def mfcc(signal, samplerate=16000, winlen=0.025, winstep=0.01, numcep=13, nfilt=26, nfft=512, lowfreq=0, highfreq=None, preemph=0.97, ceplifter=22):
"""
Compute MFCC features from an audio signal.
"""
# Pre-emphasis
signal = signal - np.mean(signal)
signal = np.append(signal[0], signal[1:] - preemph * signal[:-1])
# Framing
winlen = int(winlen * samplerate)
winstep = int(winstep * samplerate)
frames = signal[:len(signal) - winlen: winstep] * np.hamming(winlen)
# Power spectrum
pspec = np.abs(np.fft.rfft(frames, nfft))**2
if highfreq is None:
highfreq = samplerate / 2
else:
highfreq = min(highfreq, samplerate / 2)
binfreq = np.fft.rfftfreq(nfft, 1/samplerate)
bins = np.arange(nfilt + 2) / (nfilt + 1) * (highfreq - lowfreq) + lowfreq
bwidth = bins[1:] - bins[:-1]
# Filterbank
fbank = np.zeros((nfilt, int(np.floor(nfft / 2 + 1))))
for i in range(nfilt):
low = bins[i]
center = bins[i + 1]
high = bins[i + 2]
lbin = np.floor(low * nfft / samplerate) + 1
cbin = np.floor(center * nfft / samplerate) + 1
hbin = np.floor(high * nfft / samplerate) + 1
fbank[i, int(lbin): int(cbin)] = (np.arange(cbin, int(lbin) - 1, -1) - lbin) / (cbin - lbin)
fbank[i, int(cbin): int(hbin)] = (hbin - np.arange(cbin, hbin)) / (hbin - cbin)
# Apply filterbank
feat = np.dot(pspec, fbank.T)
feat = np.where(feat == 0, np.finfo(float).eps, feat)
feat = np.log(feat)
# DCT
feat = dct(feat, type=2, axis=1, norm='ortho')[:, :numcep]
# Cepstral lifter
lifter = 1 + (ceplifter / 2) * np.sin(np.pi * np.arange(numcep) / ceplifter)
feat = feat * lifter
return feat
```
其中,`signal` 是输入的音频信号,`samplerate` 是采样率,`winlen` 是窗口长度,`winstep` 是窗口步长,`numcep` 是 MFCC 的维度,`nfilt` 是滤波器组数,`nfft` 是 FFT 的长度,`lowfreq` 和 `highfreq` 是滤波器组的频率范围,`preemph` 是预加重系数,`ceplifter` 是 cepstral lifter 系数。
该函数的返回值是一个二维数组,每行表示一个音频帧的 MFCC 特征。你可以将这些特征作为输入用于下游任务,比如说语音识别。
r语言中计算哈德温伯格
在R语言中,要计算哈德温伯格指数,可以使用“Hmisc”包中的“hbin”函数。首先,需要将数据向量传递给该函数,并设置适当的参数。
示例代码如下:
```
# 安装和加载 Hmisc 包
install.packages("Hmisc")
library(Hmisc)
# 创建一个数值向量
data <- c(4, 6, 2, 8, 5)
# 计算哈德温伯格指数
hb_index <- hbin(data)
```
在上述代码中,我们首先安装和加载"Hmisc"包,然后创建了一个名为"data"的数值向量作为示例数据。最后,我们使用"hbin"函数来计算哈德温伯格指数,并将结果保存在"hb_index"变量中。
请注意,"hbin"函数还有其他参数可以根据需要进行设置,例如可以设置"q"参数来定义分位数值,默认为0.5。此外,还可以通过设置"fixed"参数为TRUE来使用固定分位数而不是连续分位数。
以上就是使用R语言计算哈德温伯格指数的方法,希望能对你有所帮助!