关于#python#的问题：我想知道为什么它会输出216列以及其中的数值代表的是什么，详情请查看网站链接

我在该网站上浏览了语音情绪识别系统https://www.showmeai.tech/article-detail/291
其中这个地方的输出结果我并不是很理解
这是输入的代码

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这是输出后的结果，是一个列表

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在我自行运行后，这个列表它有217列，其中216列是数值，另外一列是标签，我想知道为什么它会输出216列以及其中的数值代表的是什么，希望能够给我一个解释，详情请查看网站链接

这段代码的功能是对给定的音频数据集进行特征提取，并将提取的特征与对应的标签拼接在一起，形成一个新的DataFrame：
1.创建一个空的DataFrame，其中特征列为'feature'。
2.遍历音频数据集，依次读取每个音频文件，并提取其中的MFCC特征。
3.对MFCC特征进行平均，得到每个音频文件的特征向量。
4.将每个特征向量添加到先前创建的DataFrame中。
5.读取标签数据，并将其与特征向量拼接在一起形成一个新的DataFrame。
6.更改标签列的名称

  • 程序中feature = np.mean(mfccs, axis=0)使得最后只保留mfcc矩阵中的最后一个维度
  • mfcc返回的矩阵最后一个维度长为t，一般默认帧长为2048，帧移为512，相当于每隔512个点取2048个点作为一帧，那么t=ceil(总采样点/512)
  • 程序中实际上只取了2.5s，对应的总采样点数目为2.5*22050*2
  • 所以mfcc返回的最后一个维度是t=216

【以下回答由 GPT 生成】

根据问题描述和提供的网站链接，我无法直接查看代码和输出结果，因此无法具体解释输出结果的含义。但是，我可以提供一些可能的解释和推测。

对于输出结果中只有216列而不是217列的原因，可能是由于代码实现中对于标签列的处理方式不同，导致标签列没有被算作数值列的一部分，从而使得输出结果只有216列。另外，也有可能是输出结果中的某一列被错误地删除或丢失。

针对输出结果中数值列的含义，我可以提供一种可能的解释。在语音情绪识别系统中，通常会使用机器学习算法对输入的语音进行分析和处理，以识别出语音中所表达的情绪。输出结果中的数值列可能是对不同情绪的置信度或概率进行编码的数值。每一列可能代表一种情绪，而每个数值则表示对应情绪的置信度或概率。根据数值的大小，可以判断出系统对于不同情绪的判断程度。

由于无法直接查看代码和输出结果，以上只是对于输出结果的一种可能解释。为了更准确地理解输出结果的含义，建议你联系该语音情绪识别系统的开发者或者阅读该系统的相关文档，以获得准确的解释和理解。



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参考结合GPT4.0、文心一言，如有帮助，恭请采纳。

因为axis=0 表示按行求平均值，也就是对每一帧的特征向量取平均值。由于 mfccs 是一个二维矩阵，所以 np.mean(mfccs, axis=0) 的结果是一个一维向量，这个向量就是所有帧特征向量的平均值。

然后，这个一维向量被存储在 df['feature'] 中，并在后续的代码中被用来构建新的 DataFrame df3。因此，df3 只有一列，而这一列的值就是所有帧特征向量的平均值。

接下来，df3 和 labels 被拼接成一个新的 DataFrame newdf，其中 labels 是原始的标签列。由于 df3 只有一列，所以 newdf 的列数也是一列。

最后，newdf 的列名被重命名为 "label"，以方便后续的分类任务。因此，您得到的结果是一个只有一列的 DataFrame，这一列的值是所有帧特征向量的平均值，而这一列的标签是 "label"。

训练数据，特征值和标签

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特征工程啊？就是训练前处理数据的啊

结合GPT给出回答如下请题主参考
很抱歉，您提供的信息不够详细，无法确定您指的是哪一段代码输出了216列的数值。如果您可以提供更多信息或者具体的代码段，我们会尽力回答您的问题。同时，我们也建议您参考Python官方文档或者相关技术书籍来加深您对Python语言的理解。

Python数据的输出
可以参考下

216个数值的列表，那么这些数值很可能代表了从输入语音信号中提取出来的特征向量。另外一列标签则可能是对应于每个特征向量的情感标签（例如“愤怒”、“开心”等）。

代表着特征向量

输出的是特征值

语音情绪识别系统可能使用了一些特征提取算法，将语音信号转换为数值特征。这些数值特征可能被表示为列表中的216列数值