Error in data.frame(Base = names(freqs), Frequency = unname(freqs), stringsAsFactors = FALSE) : 参数值意味着不同的行数: 0, 1报错解决办法

时间: 2023-06-22 18:35:20 浏览: 191
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MATLAB-bode.zip_BODE图_bode_matlab bode_matlab 绘制 bode_site:www.p

这个错误通常是因为freqs这个对象为空，导致names(freqs)和unname(freqs)返回的结果行数不一致，无法构建数据框。你可以先检查一下freqs这个对象是否为空。如果确实为空，那么可以使用以下代码来避免这个错误： ``` df <- data.frame(Base = character(), Frequency = numeric(), stringsAsFactors = FALSE) ``` 这样就可以创建一个空的数据框，避免了参数值不匹配导致的错误。如果freqs不为空，那么你需要检查一下代码中的其他部分，看看是否有地方出了问题。
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所以我只需要将adjusted_fft_frames = mag_frames * np.exp(1j * 2 * np.pi * pitch_freqs_smoothed[:, np.newaxis] * freqs[np.newaxis, :])这段代码替换成pitch_freqs_smoothed = pitch_freqs_smoothed[:, np.newaxis]pitch_freqs_smoothed = np.tile(pitch_freqs_smoothed, (1, mag_frames.shape[1]))adjusted_fft_frames = mag_frames * np.exp(1j * 2 * np.pi * pitch_freqs_smoothed * freqs[np.newaxis, :])就行了吗

是的，你可以将原来的代码替换为新的代码，但是需要注意一下 freqs 数组的长度是否正确，以确保可以正确进行广播操作。同时，也需要确保 pitch_freqs_smoothed 被正确地转换为 (198, 882) 的形状。 完整的...

请详细解释以下代码：class BandedFourierLayer(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, band, num_bands, length=201): super().__init__() self.length = length self.total_freqs = (self.length // 2) + 1 self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels self.band = band # zero indexed self.num_bands = num_bands self.num_freqs = self.total_freqs // self.num_bands + (self.total_freqs % self.num_bands if self.band == self.num_bands - 1 else 0) self.start = self.band * (self.total_freqs // self.num_bands) self.end = self.start + self.num_freqs # case: from other frequencies self.weight = nn.Parameter(torch.empty((self.num_freqs, in_channels, out_channels), dtype=torch.cfloat)) self.bias = nn.Parameter(torch.empty((self.num_freqs, out_channels), dtype=torch.cfloat)) self.reset_parameters() def forward(self, input): # input - b t d b, t, _ = input.shape input_fft = fft.rfft(input, dim=1) output_fft = torch.zeros(b, t // 2 + 1, self.out_channels, device=input.device, dtype=torch.cfloat) output_fft[:, self.start:self.end] = self._forward(input_fft) return fft.irfft(output_fft, n=input.size(1), dim=1) def _forward(self, input): output = torch.einsum('bti,tio->bto', input[:, self.start:self.end], self.weight) return output + self.bias def reset_parameters(self) -> None: nn.init.kaiming_uniform_(self.weight, a=math.sqrt(5)) fan_in, _ = nn.init._calculate_fan_in_and_fan_out(self.weight) bound = 1 / math.sqrt(fan_in) if fan_in > 0 else 0 nn.init.uniform_(self.bias, -bound, bound)

这段代码定义了一个名为BandedFourierLayer的类，继承自PyTorch的nn....4. reset_parameters函数中，初始化了可训练参数weight和bias的值，其中weight使用kaiming_uniform初始化方法，bias使用均匀分布初始化方法。

import numpy as np import pandas as pd from impedance import preprocessing def make_data_frame(file_list): # Initialize some empty lists for the frequencies and Z data freqs = [] reals = [] imags = [] volts = [] # Now loop through file names in our list and extract data one by one for filename in file_list: f, Z = preprocessing.readCHInstruments(filename) volt = float(filename.split("\\")[-1].split("_")[-1].split("mv")[0])/1000 freqs += list(f) reals += list(Z.real) imags += list(Z.imag) volts += [volt]*len(f) # Check to see if we extracted data for all the files # print(np.shape(freqs), np.shape(volts), np.shape(reals), np.shape(imags)) data_dicts = {"Voltage": volts, "frequency": freqs, "imp_real": reals, "imp_imag": imags} data_df = pd.DataFrame(data_dicts) return data_df

这段代码是一个Python函数，名为make_data_frame，它的作用是将多个文件中的阻抗数据提取出来，并将这些数据存储到一个Pandas的DataFrame对象中。具体来说，它的输入参数是一个文件名列表file_list，其中每个文件...

结合之前几段代码，解释adjusted_fft_frames = mag_frames * np.exp(1j * 2 * np.pi * pitch_freqs_smoothed[:, np.newaxis]* freqs[np.newaxis, :])

在这段代码中，首先使用了之前处理得到的pitch_freqs_smoothed数组，这个数组包含了每一帧的基频对应的频率，然后使用了numpy的广播机制，将其转化为一个二维数组，其中每一行都是pitch_freqs_smoothed数组。...

如果改成这样呢“pitch_freqs_smoothed = np.convolve(pitch_freqs, np.ones(221) , mode='same')”

如果你将卷积核的长度设置为221，但是卷积核中的每个元素都是1，那么实际上就是对pitch_freqs进行了一个加权平均。这种修改方式可能会模糊音频信号中的细节，而不是仅仅进行平滑处理。因此，这种修改方式可能不是很...

具体解释一下args = timesteps[:, None].float() * freqs

这个代码行的作用是将一个二维张量timesteps的每个元素乘以一个一维张量freqs的对应元素，然后将结果存储在一个新的二维张量args中。其中[:, None]表示将timesteps的第二个维度扩展为1，以便进行广播。最后，将结果...

解释pitch_freqs_smoothed = np.convolve(pitch_freqs, np.ones(5) / 5, mode='same')

这段代码的作用是对一个包含音频信号中频率信息的数组pitch_freqs进行平滑处理，以减少噪声和突发的频率变化。具体来说，代码中使用的是一维卷积操作np.convolve，将pitch_freqs和长度为5的全1数组np.ones(5) / 5...

优化下面代码：ile = 'MyDearest.wav' with wave.open(file, 'rb') as f: params = f.getparams() nchannels, sampwidth, framerate, nframes = f.getparams()[:4] str_data: bytes = f.readframes(nframes) # 将波形数据转换成数组格式 wave_data = np.fromstring(str_data, dtype=np.int16) # 将数组调整为左右声道 if nchannels == 2: wave_data.shape = -1, 2 wave_data = wave_data.T else: pass # 计算出采样周期对应的秒数 sample_duration = 1.0 / framerate # 计算出采样点数对应的时间长度 time_seq = np.arange(0, nframes) * sample_duration # 对音频波形数据进行快速傅里叶变换，得到频谱数据 freq_seq = np.fft.fftfreq(nframes, sample_duration) pidxs = np.where(freq_seq > 0) fft_freqs = freq_seq[pidxs] # 使用象限取反将FFT输出的第4象限移到第1象限，第3象限移到第2象限 fft_data = abs(np.fft.fft(wave_data))[pidxs] fft_data[100:]

可以优化如下： file = 'MyDearest.wav' with wave.open(file, 'rb') as f: params = f.getparams() nchannels, sampwidth, framerate, nframes = params[:4] str_data = f.readframes(nframes)

freqs = {} for c in s: if c in freqs: freqs[c] += 1 else: freqs[c] = 1

具体来说，它遍历字符串 s 中的每个字符 c，如果 c 已经在字典 freqs 中，就将其对应的值加 1，否则将 c 加入字典 freqs，对应的初始值为 1。最终，字典 freqs 中每个键值对的键表示一个字符，值表示该字符在字符串 ...

修改代码使其能判定出男生和女生的声音并进行变音 def run(self): global TERMINATE self.sock.bind(self.ADDR) self.sock.listen() print('音频服务器开始启动...') print(f'工作地址：{self.ADDR}') conn,addr = self.sock.accept() print(f'\n接受了远程音频客户端{addr}的连接...') data = "".encode("utf-8") payload_size = struct.calcsize("L") self.stream = self.p.open(format = FORMAT, channels = CHANNELS, rate = RATE, output=True, frames_per_buffer=CHUNK) while True: if TERMINATE: self.sock.close() break while len(data) < payload_size: data += conn.recv(81920) packed_size = data[:payload_size] data = data[payload_size:] msg_size = struct.unpack("L",packed_size)[0] while len(data)<msg_size: data += conn.recv(81920) frame_data = data[:msg_size] data = data[msg_size:] frames = pickle.loads(frame_data) for frame in frames: self.stream.write(frame,CHUNK)

for frame in frames: # 计算语音信号的频谱 spec = np.abs(librosa.stft(frame)) freqs = librosa.fft_frequencies(sr=RATE, n_fft=CHUNK) # 找到频率范围内的能量最大的频率 male_energy = np.sum(spec[...

那我改成这样对吗“pitch_freqs_smoothed = np.convolve(pitch_freqs, np.ones(221) / 221, mode='same')”

是的，你的修改是正确的。...具体来说，这段代码会使用221个相邻的采样点来计算每个点的平均值，从而得到一个平滑后的pitch_freqs_smoothed数组。这个数组可以在之后的计算中用来作为输入，以获得更准确的结果。

是这段代码需要修改吗“pitch_freqs_smoothed = np.convolve(pitch_freqs, np.ones(5) / 5, mode='same')”

在这段代码中，np.convolve函数是用来计算pitch_freqs和一个长度为5的全1数组的卷积，得到一个平滑后的pitch_freqs_smoothed数组。而这里的5指的是卷积核的长度，这个长度是与采样率有关的。因此，当你将采样率改为...

怎么指定plt.bar(words, freqs)的字体

您可以使用 fontdict 参数来指定 plt.bar() 函数中的字体。例如，下面的代码将设置 x 轴和 y 轴标签的字体： python import matplotlib.pyplot as plt plt.bar(words, freqs) plt.xlabel('Words', fontdict...

用python实现以下需求，并输出代码。a) Read “train.csv” data to your Python session. b) Check the dimension of the dataframe that you created in a). (How many number of rows and columns do you observe in the dataframe?) And print the column names of the dataframe. c) We want to find out the most common word in articles of class 2 (articles on stock price movement). Please do the following to solve this question. • Step 1. Create a variable named “combinedText” having an empty string (“”) value • Step 2. Define a variable “news” in a for loop to iterate over the articles of class 2 (df.news[df.label==2]) – Step 3. Add “combinedText” to “news” (we need to place an empty space (“ ”) in between them) and assign the resultant string back to “combinedText” • Step 4. Split “news” into words (you can use combinedText.split()) and assign the resultant list to “words” • Step 5. Find the unique words in “words” and assign the resultant list to “unique_words” • Step 6. Create an empty list named “word_freqs” • Step 7. Define a variable “word” in a for loop to iterate over “unique_words” – Step 8. Count the number of times “word” appears in “words” (you can use words.count(word)) and append the count to “word_freqs” • Step 9. Find the index of maximum value of “word_freqs”. (I suggest you to use numpy.argmax(word_freqs) where numpy is an external library that needs to be imported to your Python session.) And provide this index to “unique_words” to find the most common word.

word_freqs.append(words.count(word)) # 导入numpy库获取最常见的单词 import numpy as np # 获取最常见单词在word_freqs中的索引 most_common_word_index = np.argmax(word_freqs) # 获取最常见单词 most_...

TextData = pd.read_excel('train.xlsx', header=None, usecols=[1]) TextData.columns = ['label'] TextData['texts'] = pd.read_excel('train.xlsx', header=None, usecols=[0]) # 读入测试数据 TextDataTest = pd.read_excel('test.xlsx', header=None, usecols=[1]) TextDataTest.columns = ['label'] TextDataTest['texts'] = pd.read_excel('test.xlsx', header=None, usecols=[0]) # 设置计数器，用jieba.cut对句子进行分词，并用Vocab构建词表 counter = Counter() for (label, texts) in TextData.values: counter.update(jieba.cut(texts)) min_freq = 1 # 设置最小频次 vocab = Vocab(counter, min_freq=min_freq) print(vocab['我'])出现Vocab.init() got an unexpected keyword argument 'min_freq'错误怎么改

在torchtext 0.9.0版本中，Vocab类的构造函数不再支持min_freq参数，你可以使用min_freqs参数来设置最小频次。 下面是一个示例代码，展示如何使用min_freqs参数设置最小频次： from collections ...

def psd_topo(data,fname,name): plt.clf() freqs, psd = eeg_psd(data, 1000) mean_psd = np.mean(psd, axis=1) fig, ax = plt.subplots() im, _ = mne.viz.plot_topomap(mean_psd, two_cols, ch_type='eeg', axes=ax, show=False,cmap="Reds") fig.colorbar(im, ax=ax) plt.title(name) plt.savefig(fname) 怎么改变这段代码的colorbar

要更改代码中的colorbar，你可以使用cmap参数来指定不同的颜色映射。MNE-Python支持许多不同的颜色映射，你可以根据自己的需要选择一个适合的颜色映射。以下是一些常用的颜色映射示例： - "Reds"：红色调色板 - ...

self._token_freqs = sorted(counter.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

这段代码的作用是将一个字典对象counter按照字典中每个元素的value值进行降序排序，并将排序后的结果存储在self._token_freqs变量中。其中，sorted函数的第一个参数是需要排序的可迭代对象，第二个参数是排序的...

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