根本は、同じだがパラメーターが微妙に変わるもの同士を表したい！

前提・実現したいこと

初歩的なことですので、ご了承ください。

この横にほしい次第です。！！

＝＝＞

同じ値を渡して、
waves,wave1をimage,image1に２出力したいです。

違いは、hstackが、先にくるか、後に来るかです。それと、bandpassの値が微妙に異なる点です。どうしても、２つ並べて、比較したい次第です。このように、厳密に求めたいので、横に来てもらわないと、厳しいのです。よろしくおねがいします。

発生している問題・エラーメッセージ

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-23-acfb8ffb422c> in <module>
     25 for i in range(10):
     26     waves = np.load(train.loc[i, 'file_path'])
---> 27     image,image1 = apply_qtransform(waves)
     28 #     target = train.loc[i, 'target']
     29 #     plt.imshow(image[0])

<ipython-input-23-acfb8ffb422c> in apply_qtransform(waves, transform)
     18 #     waves = apply_bandpass(waves, 35, 350)
     19     waves1 = waves / np.max(waves1)
---> 20     waves1 = torch.from_numpy(waves1).float()
     21     image1 = transform(waves1)
     22 

TypeError: expected np.ndarray (got Tensor)

本来のソースコード

def apply_qtransform(waves, transform=CQT1992v2(sr=2048, fmin=20, fmax=1024, hop_length=64)):
#     waves = apply_bandpass(waves, 35, 100)
    waves = np.hstack(waves)
    waves = apply_bandpass(waves, 35, 350)
    waves = waves / np.max(waves)
    waves = torch.from_numpy(waves).float()
    image = transform(waves)
 
    
    return image

for i in range(10):
    waves = np.load(train.loc[i, 'file_path'])
    image = apply_qtransform(waves)
    target = train.loc[i, 'target']
    plt.imshow(image[0])
    plt.title(f"target: {target}")
    plt.show()

該当のソースコード


def apply_qtransform(waves, transform=CQT1992v2(sr=2048, fmin=20, fmax=1024, hop_length=64)):
#     waves = apply_bandpass(waves, 35, 100)
    waves = np.hstack(waves)
    waves = apply_bandpass(waves, 35, 350)
    waves = waves / np.max(waves)
    waves = torch.from_numpy(waves).float()
    image = transform(waves)
    waves1 = apply_bandpass(waves, 35, 100)
    waves1 = np.hstack(waves1)
#     waves = apply_bandpass(waves, 35, 350)
    waves1 = waves / np.max(waves1)
    waves1 = torch.from_numpy(waves1).float()
    image1 = transform(waves1)
    
    return image,image1

for i in range(10):
    waves = np.load(train.loc[i, 'file_path'])
    image,image1 = apply_qtransform(waves)
    target = train.loc[i, 'target']
    plt.imshow(image[0])
    plt.title(f"target: {target}")
    plt.show()
    
    target = train.loc[i, 'target']
    plt.imshow(image1[0])
    plt.title(f"target: {target}")
    plt.show()