Python之numpy数组学习（五）——广播

作者 Airy
本文转自 AiryData，转载需授权

前言

前面我们学习了numpy库的很多知识，今天来学习下数组的广播。

Numpy数组的广播

当操作对象的形状不一样时，numpy会尽力进行处理。

假设一个数组要跟一个标量相乘，这时标量需要根据数组的形状进行扩展，然后才可以执行乘法运算。这个扩展的过程叫做广播（broadcasting）。

广播的步骤如下：

① 读取WAV文件

（本地没有找到好的直接下载WAV文件的网站，欢迎推荐）这里我们使用标准Python代码来下载《王牌大贱谍》中的歌曲Smashing，baby。Scipy中有一个wavfile子程序包，可以用来加载音频数据，或者生成WAV格式的文件。如果此前已安装了scipy，现在就可以直接用了。我们使用read()函数读取文件，它返回一个数据阵列及采样率，不过，我们这里只对数据本身感兴趣。

sample_rate, data = scipy.io.wavfile.read(WAV_FILE)

② 绘制原WAV数据

这里我们利用matplotlib绘制原始WAV数据，并用一个子图来显示标题“original”，代码如下所示：

plt.subplot(2, 1, 1)
plt.title("Original")
plt.plot(data)

③ 新建一个数组

现在，我们要用numpy来生成一段“寂静的”声音。实际上，就是将原数组的值乘以一个常数，从而得到一个新数组，因为这个新数组的元素值肯定是变小了。这就是广播技术的用武之地。最后，我们要确保新数组和原数组的类型一致，即WAV格式。

newdata = data * 0.2

newdata = newdata.astype(np.uint8)

④ 写入一个WAV文件中。

将新数组保存到一个新的WAV文件中，代码如下：

scipy.io.wavfile.write("quiet.wav",
sample_rate,newdata)

⑤ 绘制出新的 WAV数据。

可以使用matplotlib来画出新数组中数据，代码如下：

plt.subplot(2, 1, 2)
plt.title("Quiet")
plt.plot(newdata)
plt.show()

⑥ 展现原始WAV数据图像和新数组的图像。

下面用完整代码来说明一下：

#-*- coding:utf-8 -*-
import scipy.io.wavfile
import matplotlib.pyplot as plt
from urllib import request
import numpy as np

url = 'http://www.thesoundarchive.com/austinpowers/smashingbaby.wav'
response = request.urlopen(url)
print (response.info())
WAV_FILE = 'smashingbaby.wav'
#二进制方式打开
filehandle = open(WAV_FILE, 'wb+')
filehandle.write(response.read())
filehandle.close()
sample_rate, data = scipy.io.wavfile.read(WAV_FILE)
print ("Data type", data.dtype,"--", "Shape", data.shape)
#原始图
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.title("Original")
plt.plot(data)
#新数据
newdata = data * 0.2
newdata = newdata.astype(np.uint8)
print ("Data type", newdata.dtype,"--", "Shape", newdata.shape)

scipy.io.wavfile.write("quiet.wav",
sample_rate, newdata)
#新图像
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.title("Quiet")
plt.plot(newdata)

plt.show()