data_frames.append({'name':sheet_name,'df':processed_df}) 如何查看所有的name
时间: 2023-12-26 20:04:09 浏览: 12
要查看所有'name'的值,你可以遍历data_frames列表,并打印每个字典的'name'键的值。下面是一个示例:
```python
data_frames = [{'name': 'sheet1', 'df': df1}, {'name': 'sheet2', 'df': df2}, {'name': 'sheet3', 'df': df3}]
# 遍历data_frames列表
for item in data_frames:
name = item['name']
print(name)
```
这将打印出data_frames列表中所有字典的'name'键的值:
```
sheet1
sheet2
sheet3
```
相关问题
NameError: name 'data_frames' is not defined
这个错误通常是因为在代码中使用了变量或函数名,但是这个变量或函数没有被定义。请确保你已经正确地定义了 `data_frames` 变量,并且在使用它之前已经赋值。如果你在使用 `data_frames` 变量之前没有定义它,可以尝试重新运行定义 `data_frames` 变量的代码。如果这个问题仍然存在,请检查变量名是否拼写正确,并且是否存在语法错误。
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。
完整的代码修改如下:
```
freqs = np.fft.rfftfreq(n_fft, d=1.0/sr)
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, :])
```
这个修改后的代码会将 `pitch_freqs_smoothed` 转换为一个形状为 `(198, 882)` 的数组,然后使用广播机制将其与 `freqs` 相乘,得到一个形状为 `(198, 882)` 的新的振幅谱矩阵 `adjusted_fft_frames`。