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Windows 10

Windows 10は、マイクロソフト社がリリースしたOSです。Modern UIを標準画面にした8.1から、10では再びデスクトップ主体に戻され、UIも変更されています。PCやスマホ、タブレットなど様々なデバイスに幅広く対応していることが特徴です。

CSV

CSV(Comma-Separated Values)はコンマで区切られた明白なテキスト値のリストです。もしくは、そのフォーマットでひとつ以上のリストを含むファイルを指します。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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出力するheader付CSVの値を縦1列から横1行にしたい

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Windows 10

Windows 10は、マイクロソフト社がリリースしたOSです。Modern UIを標準画面にした8.1から、10では再びデスクトップ主体に戻され、UIも変更されています。PCやスマホ、タブレットなど様々なデバイスに幅広く対応していることが特徴です。

CSV

CSV(Comma-Separated Values)はコンマで区切られた明白なテキスト値のリストです。もしくは、そのフォーマットでひとつ以上のリストを含むファイルを指します。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2020/06/16 06:35

前提・実現したいこと

jupyter notebookでwavファイルをフーリエ変換し、得られた振幅スペクトル(amp)をCSV出力しました。
CSV内にデータ名を付けたいため、np.savetxt()でheaderを使用して出力しました。
この際、header付の縦配列をnp.savetxt("amp.csv",[amp], fmt="%.0f",delimiter=",",header="column1")で横にしたところ、
1行目にheader,2行目に値が並ぶ状態になりました。

この2行を1行にする方法はございますでしょうか?

ご教授お願いいたします。

フーリエ変換時のコード

import wave import struct from scipy import fromstring, int32 import numpy as np from pylab import * %matplotlib inline wavfile = '440Hz.wav' #サンプルwavファイル wr = wave.open(wavfile, "rb") ch = wr.getnchannels() # モノラルなら1,ステレオなら2 width = wr.getsampwidth() # バイト数 (1byte=8bit) fr = wr.getframerate() #サンプリンググレート(サンプリング周波数) fn = wr.getnframes() # 総フレーム数(データ分割数)⇒サンプリング周波数で割れば時間 #wavfileから(N*span)のデータを先頭から切り出す #連続的なデータを離散的に表すためには、データの成分は"fr"の1/2未満(ナイキスト周波数)でなければならない。 N = 22050 #サンプリングレート"fr"の半分の値 span =4#Nの整数倍 #周波数分解能:分解できる周波数の細かさ print('サンプル数',N) print('チャンネル', ch) print('バイト数', width) print('サンプリンググレート', fr) print('総フレーム数', fn) print('時間',fn/fr,'秒') #"N*span"分の時間の取得 print('サンプル時間', 1.0 * N * span / fr, '秒') origin = wr.readframes(wr.getnframes()) #メソッドreadframes(n)でnフレーム分のデータを読み込む、ここでは総フレーム数分の読み込み data = origin[:N * span * ch * width] #"origin"から要素の範囲[ ]を指定 wr.close() print('現配列長', len(origin)) #"origin"の要素数 print('サンプル配列長: ', len(data)) #"data"の要素数

サンプル数 22050
チャンネル 1
バイト数 2
サンプリンググレート 44100
総フレーム数 441000
時間 10.0 秒
サンプル時間 2.0 秒
現配列長 882000
サンプル配列長: 176400

X = np.frombuffer(data, dtype="int16")#"data"をバイナリ表記から16bitsの整数数列に変換 # ステレオ前提、左右音に分ける ※モノラルは単に1つおきにデータを読みこむため、必要ない工程 left = X[::2] #"0から2番目おき"に要素を得る right = X[1::2] #"1から2番目おき"に要素を得る
#各サンプル区間ごとの周波数分布を配列で返してきます def fourier (x, n, w): #x:データ成分、n:個数、w:次元 K = [] for i in range(0, w-2): sample = x[i * n:( i + 1) * n] #i~(i+1)番目の要素を得る partial = np.fft.fft(sample) #"sample"をフーリエ変換 K.append(partial) #"K"に"partial"を追加 return K #周波数分布をもとに、実空間での波形を生成しています def inverse_fourier (k): ret = [] for sample in k: inv = np.fft.ifft(sample) #"sample"を逆フーリエ変換 ret.extend(inv.real) #"inv.real"を"ret"に追加 print (len(sample)) return ret Kl = fourier(left, N, span) Kr = fourier(right, N, span) freqlist = np.fft.fftfreq(N, d=1/fr) #周波数リスト amp = [np.sqrt(c.real ** 2 + c.imag ** 2) for c in Kl[1]] #振幅スペクトル #実部と虚部を取り出すには、".real" と ".imag" を使用 plot(freqlist, amp, marker= 'o', linestyle='-') #周波数リスト、振幅スペクトル、点、線スタイル axis([0, 1000 , 0, 100000]) amp = [np.sqrt(c.real ** 2 + c.imag ** 2) for c in Kr[1]] plot(freqlist, amp, marker= 'o', linestyle='-')

該当のソースコード

amp = [np.sqrt(c.real ** 2 + c.imag ** 2) for c in Kl[1]] #要素を横に並べる場合、[[a,~]] amp = [np.sqrt(c.real ** 2 + c.imag ** 2) for c in Kr[1]] np.savetxt("amp.csv",[amp], fmt="%.0f",delimiter=",",header="column1")

試したこと

【1】を【2】に変更しました。headerは"column1"としています。出力したファイルは"amp.csv"です。

【1】np.savetxt("amp.csv",amp, fmt="%.0f",delimiter=",",header="column1")ではCSVは、

[01行目] # column1
[02行目] 0


[11行目] 0
[12行目] 81

【2】np.savetxt("amp.csv",[amp], fmt="%.0f",delimiter=",",header="column1")ではCSVは、

[   ] [1列目]・・・・[11列目]・・・・・
[01行目] # column1   -
[02行目] 0       81

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

python3.7.4 windows10

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ベストアンサー

無理矢理感が否めませんが、下記のような書き方も。(newline=','を足しました)

python3

1np.savetxt("amp.csv",[amp], fmt="%.0f",delimiter=",", newline=',',header="column1")

投稿2020/06/16 07:39

jeanbiego

総合スコア3966

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退会済みユーザー

退会済みユーザー

2020/06/16 07:55

ありがとうございます。 こちらの方法を採用させていただきたいと思います。
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