从(-Pi，Pi)到(0，2*Pi)的Numpy角度转换范围

Question

这似乎是非常直截了当的，但我似乎不知道如何将-Pi和Pi之间的角度映射到0到2Pi之间。我试着使用np.select，但由于某种原因，它冻结了我的程序。我需要在这个范围内的角度，因为它们将作为训练数据的神经网络，不能输出负数。

audio = wav.read('/home/chase/Desktop/ge.wav')[1].astype(np.float32)
audio = np.mean(audio, 1)
audio /= np.max(np.abs(audio))
audio = np.array([np.fft.rfft(audio[i:i + FRAME_SIZE]) for i in range(0, len(audio) - len(audio) % FRAME_SIZE, FRAME_SIZE)])
audio /= FRAME_SIZE
audio_mag = np.abs(audio)
audio_phase = np.angle(audio)

#this line freezes the program
audio_phase = np.select(audio_phase < 0 , 2 * np.pi + audio_phase, audio_phase)

我需要音频

Answer 1

让我们说你有这样的角度：

>>> angles = np.linspace(-np.pi, np.pi, 10)
>>> angles
array([-3.14159265, -2.44346095, -1.74532925, -1.04719755, -0.34906585,
    0.34906585,  1.04719755,  1.74532925,  2.44346095,  3.14159265])

有两种可能的方法。

1. 使用numpy表达式查找负值..。

小于零的应该转换为正确的值。就像这样：

>>> (2*np.pi + angles) * (angles < 0) + angles*(angles > 0)
array([ 3.14159265,  3.83972435,  4.53785606,  5.23598776,  5.93411946,
    0.34906585,  1.04719755,  1.74532925,  2.44346095,  3.14159265])

记住，在numpy中，您可以进行逻辑测试. angles < 0是一个布尔数组。但是，1*(angles < 0)是一个数字数组，其中True值映射到1，False值映射到0。你可以把这两个概念结合起来得到你的答案。

1. 您可以简单地认识到，这是一个您正试图解决的数学表达式：

要做到这一点，只需将2*np.pi添加到所有内容中，并接受模块。这就像找到“单位位置”，或者把一个数字转换成八进制数字等等.

>>> (angles + 2 * np.pi) % (2 * np.pi)
array([ 3.14159265,  3.83972435,  4.53785606,  5.23598776,  5.93411946,
    0.34906585,  1.04719755,  1.74532925,  2.44346095,  3.14159265])

我希望这能帮到你。

Answer 2

下面是几种不同的方法，包括计时：

In [1]: import numpy as np; from numpy import linspace, pi

In [2]: N=10000

In [3]: %timeit x=linspace(-pi, pi, N); np.where(x<0 , 2*pi+x, x)
10000 loops, best of 3: 79.1 µs per loop

In [4]: %timeit x=linspace(-pi, pi, N); np.select(x<0 , 2*pi+x, x)
1 loops, best of 3: 354 ms per loop

In [5]: %timeit x=linspace(-pi, pi, N); x[x<0] += 2*pi
10000 loops, best of 3: 82.5 µs per loop

In [6]: %timeit x=linspace(-pi, pi, N); (x + 2*pi)*(x<0) + x*(x>=0)
10000 loops, best of 3: 149 µs per loop

In [7]: %timeit x=linspace(-pi, pi, N); (x + 2*pi)%(2*pi)
10000 loops, best of 3: 192 µs per loop

我发现x[x<0] += 2*pi是最易读的，但是where(x<0, x+2*pi, x)稍微快一些。到目前为止，select表单是最慢的。

比较而言，下面是同一台机器上的普通linspace函数：

In [8]: %timeit x=linspace(-pi, pi, N)
10000 loops, best of 3: 35.9 µs per loop

考虑到程序在select上失败，而不是成本更高的fft函数，您可能会遇到内存不足的情况，将数组分页到磁盘( x<0和2*pi+x都生成数组，加上原始x和select创建的返回值)。如果是这样的话，那么您可能会更好地纠正相位一帧一帧。

Answer 3

-Pi和+Pi之间的角度：

>>> import numpy as np
>>> angles = np.linspace(-np.pi, np.pi, 10)

移到0到2*Pi：

>>> angles_2pi = np.mod(angles, 2*np.pi)
>>> angles_2pi
array([3.14159265, 3.83972435, 4.53785606, 5.23598776, 5.93411946,
   0.34906585, 1.04719755, 1.74532925, 2.44346095, 3.14159265])