python篩選相似波形

A. python的字元串如何按自己指定的格式進行篩選

按照你的要求編寫的Python程序如下

import re

str = "娜娜_二零零-酷我（ERFD)dgfdg國米_山地車-乘除法（ICEX）ifex憤憤然_概念人-維權（LUVD）cisnq框架內_聚合-阿文看（OMNS）cdwcgr"

regex=r'([u4e00-u9fa5]+_)'

a=re.sub(regex,r' 1',str)

print(a)

B. python 矩陣操作， 篩選符合條件的行

我舉個簡單的例子：

取出含有元素0的所有行

importnumpyasnp
x=np.array([[1,2,3,4,0],[2,3,4,5,6],[0,1,2,3,4]])
b=[]
forrowinx:
foriinrow:
ifi==0:
b.append(row)
printb

PS G:Python learning-Q> python ex.py

[array([1, 2, 3, 4, 0]), array([0, 1, 2, 3, 4])]

C. 如何使用python對音頻文件進行分析

直接把波形讀取出來，曲線形式
先濾波，然後進行波形比對，這里我用的Levenshtein演算法+EPD端點檢測演算法。。

D. python篩選重復文件

可以考慮用os.walk來遍歷文件，對比結果先存在一個list裡面，全部對比完再一次性寫入文件里。另外pathlib也很好用。

E. python數據分析干什麼

隨著大數據時代的來臨和Python編程語言的火爆，Python數據分析早已成為現在職場人的必備核心技能。
1、檢查數據表
Python中使用shape函數來查看數據表的維度，也就是行數和列數。
2、數據表清洗
Python中處理空值的方法比較靈活，可以使用Dropna函數用來刪除數據表中包含空值的數據，也可以使用fillna函數對空值進行填充。
3、數據預處理
數據預處理是對清洗完的數據進行整理以便後期的統計和分析工作，主要包括數據表的合並、排序、數值分列、數據分組及標記等工作。
4、數據提取
主要是使用三個函數：loc、iloc和ix，其中loc函數按標簽值進行提取，iloc按位置進行提取，ix可以同時按標簽和位置進行提取。
5、數據篩選匯總
Python中使用loc函數配合篩選條件來完成篩選功能，配合sum和 count函數還能實現excel中sumif和countif函數的功能。
希望可以幫到你

F. python 問題。。。 對一個波形文件做fft，然後怎麼獲取那些頻率分量 numpy有這個函數

你提問的問題，有點錯誤。

波形是時域的，FFT變換就是為了將波形從時域轉換到頻域。

做了FFT 以後，得到的數據就是頻率分量。

如果你說的是python fft代碼如何寫。下面就是：

這邊演示的是語音波形。

wf=wave.open(wav_file,"rb")
params=wf.getparams()
nchannels,sampwidth,framerate,nframes=params[:4]
str_data=wf.readframes(nframes)
wf.close()

#將波形數據轉化為數組
s=np.fromstring(str_data,dtype=np.short)
#wave_data。這里波形是語音波形
s=np.fft.fft(s)#fft獲得頻譜

G. python可以做哪些數據分析

1、檢查數據表
Python中使用shape函數來查看數據表的維度，也就是行數和列數。你可以使用info函數查看數據表的整體信息，使用dtypes函數來返回數據格式。Isnull是Python中檢驗空值的函數，你可以對整個數據表進行檢查，也可以單獨對某一列進行空值檢查，返回的結果是邏輯值，包含空值返回True，不包含則返回False。使用unique函數查看唯一值，使用Values函數用來查看數據表中的數值。
2、數據表清洗
Python中處理空值的方法比較靈活，可以使用Dropna函數用來刪除數據表中包含空值的數據，也可以使用fillna函數對空值進行填充。Python中dtype是查看數據格式的函數，與之對應的是astype函數，用來更改數據格式，Rename是更改列名稱的函數，drop_plicates函數刪除重復值，replace函數實現數據替換。
3、數據預處理
數據預處理是對清洗完的數據進行整理以便後期的統計和分析工作，主要包括數據表的合並、排序、數值分列、數據分組及標記等工作。在Python中可以使用merge函數對兩個數據表進行合並，合並的方式為inner，此外還有left、right和outer方式。使用ort_values函數和sort_index函數完成排序，使用where函數完成數據分組，使用split函數實現分列。
4、數據提取
主要是使用三個函數：loc、iloc和ix，其中loc函數按標簽值進行提取，iloc按位置進行提取，ix可以同時按標簽和位置進行提取。除了按標簽和位置提起數據以外，還可以按具體的條件進行數據，比如使用loc和isin兩個函數配合使用，按指定條件對數據進行提取。
5、數據篩選匯總
Python中使用loc函數配合篩選條件來完成篩選功能，配合sum和 count函數還能實現excel中sumif和countif函數的功能。Python中使用的主要函數是groupby和pivot_table。groupby是進行分類匯總的函數，使用方法很簡單，制定要分組的列名稱就可以，也可以同時制定多個列名稱，groupby 按列名稱出現的順序進行分組。

H. 如何用python實現兩個文件重復數據篩選並統計

本文實例展示了Python統計列表中的重復項出現的次數的方法，是一個很實用的功能，適合Python初學者學習借鑒。具體方法如下：
對一個列表，比如[1,2,2,2,2,3,3,3,4,4,4,4]，現在我們需要統計這個列表裡的重復項，並且重復了幾次也要統計出來。
方法1：
?

1234

mylist = [1,2,2,2,2,3,3,3,4,4,4,4]myset = set(mylist) #myset是另外一個列表，裡面的內容是mylist裡面的無重復 項for item in myset: print("the %d has found %d" %(item,mylist.count(item)))

方法2:
?

123456

List=[1,2,2,2,2,3,3,3,4,4,4,4]a = {}for i in List: if List.count(i)>1: a[i] = List.count(i)print (a)

利用字典的特性來實現。
方法3：
?

123

>>> from collections import Counter>>> Counter([1,2,2,2,2,3,3,3,4,4,4,4])Counter({1: 5, 2: 3, 3: 2})

這里再增補一個只用列表實現的方法：

?

12345678910

l=[1,4,2,4,2,2,5,2,6,3,3,6,3,6,6,3,3,3,7,8,9,8,7,0,7,1,2,4,7,8,9] count_times = []for i in l : count_times.append(l.count(i)) m = max(count_times)n = l.index(m) print (l[n])

其實現原理就是把列表中的每一個數出現的次數在其對應的位置記錄下來，然後用max求出出現次數最多的位置。
只用這段代碼的話，有一個缺點，如果有多個結果，最後的現實的結果只是出現在最左邊的那一個，不過解決方法也很簡單

I. 如何用python代碼實現篩選

用python代碼實現篩選的方法：

python中的if語句可以實現篩選的效果。例如：篩選出列表裡的數字就可以用「if type(i) == int」語句來篩選

示例代碼如下：

執行結果如下：

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