python筛选相似波形

A. python的字符串如何按自己指定的格式进行筛选

按照你的要求编写的Python程序如下

import re

str = "娜娜_二零零-酷我（ERFD)dgfdg国米_山地车-乘除法（ICEX）ifex愤愤然_概念人-维权（LUVD）cisnq框架内_聚合-阿文看（OMNS）cdwcgr"

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

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

print(a)

B. python 矩阵操作， 筛选符合条件的行

我举个简单的例子：

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对音频文件进行分析

直接把波形读取出来，曲线形式
先滤波，然后进行波形比对，这里我用的Levenshtein算法+EPD端点检测算法。。

D. python筛选重复文件

可以考虑用os.walk来遍历文件，对比结果先存在一个list里面，全部对比完再一次性写入文件里。另外pathlib也很好用。

E. python数据分析干什么

随着大数据时代的来临和Python编程语言的火爆，Python数据分析早已成为现在职场人的必备核心技能。
1、检查数据表
Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数。
2、数据表清洗
Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充。
3、数据预处理
数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期的统计和分析工作，主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组及标记等工作。
4、数据提取
主要是使用三个函数：loc、iloc和ix，其中loc函数按标签值进行提取，iloc按位置进行提取，ix可以同时按标签和位置进行提取。
5、数据筛选汇总
Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能，配合sum和 count函数还能实现excel中sumif和countif函数的功能。
希望可以帮到你

F. python 问题。。。 对一个波形文件做fft，然后怎么获取那些频率分量 numpy有这个函数

你提问的问题，有点错误。

波形是时域的，FFT变换就是为了将波形从时域转换到频域。

做了FFT 以后，得到的数据就是频率分量。

如果你说的是python fft代码如何写。下面就是：

这边演示的是语音波形。

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

#将波形数据转化为数组
s=np.fromstring(str_data,dtype=np.short)
#wave_data。这里波形是语音波形
s=np.fft.fft(s)#fft获得频谱

G. python可以做哪些数据分析

1、检查数据表
Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数。你可以使用info函数查看数据表的整体信息，使用dtypes函数来返回数据格式。Isnull是Python中检验空值的函数，你可以对整个数据表进行检查，也可以单独对某一列进行空值检查，返回的结果是逻辑值，包含空值返回True，不包含则返回False。使用unique函数查看唯一值，使用Values函数用来查看数据表中的数值。
2、数据表清洗
Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充。Python中dtype是查看数据格式的函数，与之对应的是astype函数，用来更改数据格式，Rename是更改列名称的函数，drop_plicates函数删除重复值，replace函数实现数据替换。
3、数据预处理
数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期的统计和分析工作，主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组及标记等工作。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并，合并的方式为inner，此外还有left、right和outer方式。使用ort_values函数和sort_index函数完成排序，使用where函数完成数据分组，使用split函数实现分列。
4、数据提取
主要是使用三个函数：loc、iloc和ix，其中loc函数按标签值进行提取，iloc按位置进行提取，ix可以同时按标签和位置进行提取。除了按标签和位置提起数据以外，还可以按具体的条件进行数据，比如使用loc和isin两个函数配合使用，按指定条件对数据进行提取。
5、数据筛选汇总
Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能，配合sum和 count函数还能实现excel中sumif和countif函数的功能。Python中使用的主要函数是groupby和pivot_table。groupby是进行分类汇总的函数，使用方法很简单，制定要分组的列名称就可以，也可以同时制定多个列名称，groupby 按列名称出现的顺序进行分组。

H. 如何用python实现两个文件重复数据筛选并统计

本文实例展示了Python统计列表中的重复项出现的次数的方法，是一个很实用的功能，适合Python初学者学习借鉴。具体方法如下：
对一个列表，比如[1,2,2,2,2,3,3,3,4,4,4,4]，现在我们需要统计这个列表里的重复项，并且重复了几次也要统计出来。
方法1：
?

1234

mylist = [1,2,2,2,2,3,3,3,4,4,4,4]myset = set(mylist) #myset是另外一个列表，里面的内容是mylist里面的无重复 项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)

利用字典的特性来实现。
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})

这里再增补一个只用列表实现的方法：

?

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])

其实现原理就是把列表中的每一个数出现的次数在其对应的位置记录下来，然后用max求出出现次数最多的位置。
只用这段代码的话，有一个缺点，如果有多个结果，最后的现实的结果只是出现在最左边的那一个，不过解决方法也很简单

I. 如何用python代码实现筛选

用python代码实现筛选的方法：

python中的if语句可以实现筛选的效果。例如：筛选出列表里的数字就可以用“if type(i) == int”语句来筛选

示例代码如下：

执行结果如下：

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