Найдите максимальное короткое целое со знаком в Python
Как я получаю максимальное короткое целое со знаком в Python (т.е. SHRT_MAX в C limits.h)?
Я хочу нормализовать образцы от одного канала a *.wav файл, таким образом, вместо набора 16-разрядных целых чисел со знаком, я хочу набор плаваний между 1 и-1. Вот то, что я имею (подходящий код находится в normalized_samples() функция):
def samples(clip, chan_no = 0):
# *.wav files generally come in 8-bit unsigned ints or 16-bit signed ints
# python's wave module gives sample width in bytes, so STRUCT_FMT
# basically converts the wave.samplewidth into a struct fmt string
STRUCT_FMT = { 1 : 'B',
2 : 'h' }
for i in range(clip.getnframes()):
yield struct.unpack(STRUCT_FMT[clip.getsampwidth()] * clip.getnchannels(),
clip.readframes(1))[chan_no]
def normalized_samples(clip, chan_no = 0):
for sample in samples(clip, chan_no):
yield float(sample) / float(32767) ### THIS IS WHERE I NEED HELP
4 ответа
в модуле sys, sys.maxint. Хотя я не уверен, что это правильный способ решения вашей проблемы.
GregS прав, это не тот способ решения проблемы. Если ваши выборки известны в 8 или 16 бит, вы не хотите делить их на число, которое зависит от платформы.
Вы можете столкнуться с проблемой, потому что знаковое 16-битное число int на самом деле находится в диапазоне от -32768 до 32767. Деление на 32767 даст < -1 в крайнем отрицательном случае.
Попробуйте так:
yield float(sample + 2**15) / 2**15 - 1.0
Вот способ, использующий cython
getlimit.py
import pyximport; pyximport.install()
import limits
print limits.shrt_max
limits.pyx
import cython
cdef extern from "limits.h":
cdef int SHRT_MAX
shrt_max = SHRT_MAX
Я не могу представить себе обстоятельства на современном компьютере (т.е. который использует 2's complement integers), где бы это не сработало:
assert -32768 <= signed_16_bit_integer <= 32767
Чтобы сделать именно то, что вы просили:
if signed_16_bit_integer >= 0:
afloat = signed_16_bit_integer / 32767.0
else:
afloat = signed_16_bit_integer / -32768.0
Прочитав ваш код немного внимательнее: у вас есть sample_width_in_bytes, поэтому просто разделите на 255 или 256, если это B и на 32768, если это h