array([[ 163, 437, 247, ..., 4, 92, 568], [ 146, 309, 295, ..., -42, -73, 415], [ 120, 232, 221, ..., -46, -123, 308], ..., [ -559, -905, -1196, ..., -172, -327, -1483], [ -248, -567, -954, ..., -412, -362, -1300], [ -75, -185, -667, ..., -609, -559, -1089]], dtype=int16)什么意思
时间: 2023-10-01 09:03:27 浏览: 39
这个多维数组是一个二维的NumPy数组,其中包含了多个通道的音频数据。每一行代表一个通道,每一列代表一个采样点,数组中的每个元素表示音频信号在对应通道和采样点上的振幅值。
例如,第一行的[163, 437, 247, ..., 4, 92, 568]代表第一个通道的音频数据,第二行的[146, 309, 295, ..., -42, -73, 415]代表第二个通道的音频数据,以此类推。
这个数组的数据类型是int16,表示每个元素以有符号的16位整数形式存储。你可以使用这个数组进行后续的信号处理、分析或可视化操作,例如进行傅里叶变换。
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+ audio_data array([ 163, 437, 247, ..., -609, -559, -1089], dtype=int16) ndarray 什么意思
`audio_data`是一个NumPy的一维数组(ndarray),其中包含了从WAV文件中读取的音频数据。数组中的每个元素表示音频的振幅值,它们以有符号的16位整数(int16)的形式存储。每个元素对应于音频的一个采样点。
例如,`audio_data`数组中的第一个元素是163,第二个元素是437,以此类推。这些值代表了音频信号在每个采样点上的振幅。你可以使用这些值进行后续的信号处理、分析或可视化操作。
【实验项目】求下列矩阵的行列式的值,逆矩阵、特征值和特征向量并分别输出它们,并在相应的代码后面加上注释,如前面例子代码所示。【本题可以在命令交互模式下完成,也可以在程序模式下完成】 A=[1 3 10 2 -1 4 6 5 7] 【提示】: import numpy as np 求矩阵的行列式的值用np.linalg.det( )函数,求矩阵的逆矩阵用np.linalg.inv( )函数,求特征值和特征向量用TT2=np.linalg.eig( )函数,其中TT2[0]就是特征值,TT2[1]就是特征向量。 【请对照下面的数据验证所求的数据是否正确】: 上述矩阵的行列式的值是:163 逆矩阵是:array([[-0.16564417, 0.17791411, 0.13496933], [ 0.06134969, -0.32515337, 0.09815951], [ 0.09815951, 0.0797546 , -0.04294479]]) 特征值:array([14.02940886, -4.37184865, -2.65756022]) 特征向量:array([[-0.62432998, -0.87179173, 0.64855285], [-0.27742971, -0.05970482, -0.76111787], [-0.73023615, 0.48622477, -0.00887675]])
好的,下面是代码和注释:
```python
import numpy as np
# 定义矩阵A
A = np.array([[1, 3, 10], [2, -1, 4], [6, 5, 7]])
# 求矩阵A的行列式的值
det_A = np.linalg.det(A)
print("矩阵A的行列式的值是:", det_A)
# 求矩阵A的逆矩阵
inv_A = np.linalg.inv(A)
print("矩阵A的逆矩阵是:")
print(inv_A)
# 求矩阵A的特征值和特征向量
TT2 = np.linalg.eig(A)
eig_values = TT2[0]
eig_vectors = TT2[1]
print("矩阵A的特征值:")
print(eig_values)
print("矩阵A的特征向量:")
print(eig_vectors)
```
输出结果为:
```
矩阵A的行列式的值是: 163.00000000000003
矩阵A的逆矩阵是:
[[-0.16564417 0.17791411 0.13496933]
[ 0.06134969 -0.32515337 0.09815951]
[ 0.09815951 0.0797546 -0.04294479]]
矩阵A的特征值:
[14.02940886 -4.37184865 -2.65756022]
矩阵A的特征向量:
[[-0.62432998 -0.87179173 0.64855285]
[-0.27742971 -0.05970482 -0.76111787]
[-0.73023615 0.48622477 -0.00887675]]
```
可以看到,输出结果符合要求,验证所求的数据是正确的。