不扩充维度地将list转换为numpy 数组

michellechouu

已于 2022-11-16 10:06:13 修改

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分类专栏： numpy 文章标签： python 开发语言

于 2022-11-16 09:35:50 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/michellechouu/article/details/127878100

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本文介绍了如何使用numpy将内存中的字节流转换为numpy数组，并确保形状正确，避免维度增加。重点讲述了音频数据处理中，如何避免额外维度问题，最终实现[25,1323]形状的数组拼接。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

line2 从内存中读取字节流并转换为numpy array， shape是[1.1323], None 是增加一个维度, 然后append到audio list里

line3 把list audio转换为[25,1323]的numpy array，注意这里不能用np.array(audio),这样做的结果是[25,1,1323]，因为这样会增加一个维度，不是想要的。

import numpy as np
audio = []
audio.append(np.frombuffer(data, dtype=np.int16)[None, :])  # [1,1323]
out_data = np.concatenate(audio)  # [25,1323]

注：虽然torch也有torch.Tensor(audio)的方式把list转换为tensor然后再处理，但这样是从内存到GPU，很慢，官方文档说的extreamely slow, 建议先像下面的代码一样通过np.concatenate(list)转换为numpy array后，再使用torch.from_numpy(array)转为tensor使用。