帮助将音频数据存储在循环缓冲区中的库。
np-rw-buffer的Python项目详细描述
#numpy读写缓冲区
创建此库是为了帮助将音频数据存储在numpy数组中。它允许将列表和numpy数组写入循环缓冲区。您可以从具有重叠的缓冲区读取数据以执行平滑的fft。
缓冲区是一个围绕numpy ndarray的包装器。它包含一个开始和结束位置，用于跟踪数据的读写位置。
主要功能：
*clear（）-清除长度，开始，结束索引
*get_data（）-返回数据副本而不移动索引
*set_data（data）-设置数据并将缓冲区形状更改为此数据形状
*write（data，error）-将数据写入缓冲区并移动结束索引
*read（amount）-从缓冲区读取数据并移动开始索引。如果数量大于缓冲区中的内容，则返回一个0长度的缓冲区
有助于起始和结束指针的额外函数：
*扩展写入（数据，错误）-将数据写入缓冲区。如果数据大于缓冲区，则扩展缓冲区
*增加写入（数据）-如果没有足够的空间，则将数据写入缓冲区使缓冲区变大
*读取剩余（量）-读取可读取的数据量或读取所有可用数据
*读取重叠（量，增量）-读取给定的数据量，但只按增量增加起始索引。这是下一篇文章，读取一些重复数据（因此重叠）
缓冲区控制函数：
*maxsize-（property）更改可以保存的样本量
*columns-（property）数组包含的列数（shape[1]）
*shape-（property）更改缓冲区的形状
*dtype-（property）更改numpy buffer
*获取索引（开始，长度）-返回用于读取和写入的索引列表（这将使缓冲区循环）
*移动开始（数量，错误）-移动开始索引（读取）
*移动结束（数量，错误）-移动结束索引（写入）
*get_available_space（）-返回缓冲区仍能保存的数据量
example-simple example
简单读写。关于测试和使用，请参见测试缓冲区。
``python
>将numpy导入np
>导入np
>buffer=np-u-rw-buffer.ringbuffer（10）
buffer.wr写（np.arange（5））
>r=buffer.read（4）
>断言np.all（r==np.arange（4）、整形（-1，1））
；数据不足，数据不足，数据不足，重塑（-1，1，1，1））
t读取任何内容（使用剩余读取或获取数据）
d=np.arange（5）.整形（（-1，1））
缓冲区.写入（d）
r=buffer.read（10）
断言长度（r）==0
断言长度（缓冲区）==6
r=buffer.read（）
断言长度（r）==6
断言np.all（r==np.vstack（（d[-1:]，d））
buffer.write（np.arange（6））
buffer.write（np.arange（5））引发溢出错误
buffer.write（np.arange（5），false）
````
example-audioframingbuffer
audioframingbuffer与ringbuffer略有不同。它有采样率、秒数和缓冲延迟。
开始指针和结束指针完全不同，并且是分离的。
开始指针可以在结束指针下运行，并用0填充。结束指针可以在开始指针上溢出。
``python
import numpy as np
from np戋rw戋buffer import audioframingbuffer
buffer=audioframingbuffer（2000，1）
buffer.write（np.array（[（i，）for i in range（10））
buffer:[（read ptr）0，1，2，3，4，4，5，6，7，8，9，（写ptr）0，0，0，0，0，0，0]
断言缓冲区。_end==10
断言缓冲区。_start==0
；[0，1，2，2，3，4，4，5，6，7，8，8，9，（写ptr）0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0（读ptr结束）
断言np all（缓冲区读（15）==np.数组（[0，1，1，1，2，2，3，4，5，6，7，7，8，8，9，9，9，9，9 0，0，0，0，0]）。重塑（（-1，1））
断言缓冲区。_start==15
断言缓冲区。_end==10
buffer.write（np.array（[（i，）for i in range（10）]）这将写入posi19
后的缓冲区：[0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，（曾9）0，0，0，1，2，3，4，（读ptr）5，6，7，8，8，9（在结尾写ptr）
断言缓冲区。断言缓冲区。
<<
<5，6，7，8，9，（写ptr）0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0 10）==np.数组（[5，6，7，8，9，0，0，0，0，0，0，0]，0]）。整形（（-1，1））
```
创建此库是为了帮助将音频数据存储在numpy数组中。它允许将列表和numpy数组写入循环缓冲区。您可以从具有重叠的缓冲区读取数据以执行平滑的fft。
缓冲区是一个围绕numpy ndarray的包装器。它包含一个开始和结束位置，用于跟踪数据的读写位置。
主要功能：
*clear（）-清除长度，开始，结束索引
*get_data（）-返回数据副本而不移动索引
*set_data（data）-设置数据并将缓冲区形状更改为此数据形状
*write（data，error）-将数据写入缓冲区并移动结束索引
*read（amount）-从缓冲区读取数据并移动开始索引。如果数量大于缓冲区中的内容，则返回一个0长度的缓冲区
有助于起始和结束指针的额外函数：
*扩展写入（数据，错误）-将数据写入缓冲区。如果数据大于缓冲区，则扩展缓冲区
*增加写入（数据）-如果没有足够的空间，则将数据写入缓冲区使缓冲区变大
*读取剩余（量）-读取可读取的数据量或读取所有可用数据
*读取重叠（量，增量）-读取给定的数据量，但只按增量增加起始索引。这是下一篇文章，读取一些重复数据（因此重叠）
缓冲区控制函数：
*maxsize-（property）更改可以保存的样本量
*columns-（property）数组包含的列数（shape[1]）
*shape-（property）更改缓冲区的形状
*dtype-（property）更改numpy buffer
*获取索引（开始，长度）-返回用于读取和写入的索引列表（这将使缓冲区循环）
*移动开始（数量，错误）-移动开始索引（读取）
*移动结束（数量，错误）-移动结束索引（写入）
*get_available_space（）-返回缓冲区仍能保存的数据量
example-simple example
简单读写。关于测试和使用，请参见测试缓冲区。
``python
>将numpy导入np
>导入np
>buffer=np-u-rw-buffer.ringbuffer（10）
buffer.wr写（np.arange（5））
>r=buffer.read（4）
>断言np.all（r==np.arange（4）、整形（-1，1））
；数据不足，数据不足，数据不足，重塑（-1，1，1，1））
t读取任何内容（使用剩余读取或获取数据）
d=np.arange（5）.整形（（-1，1））
缓冲区.写入（d）
r=buffer.read（10）
断言长度（r）==0
断言长度（缓冲区）==6
r=buffer.read（）
断言长度（r）==6
断言np.all（r==np.vstack（（d[-1:]，d））
buffer.write（np.arange（6））
buffer.write（np.arange（5））引发溢出错误
buffer.write（np.arange（5），false）
````
example-audioframingbuffer
audioframingbuffer与ringbuffer略有不同。它有采样率、秒数和缓冲延迟。
开始指针和结束指针完全不同，并且是分离的。
开始指针可以在结束指针下运行，并用0填充。结束指针可以在开始指针上溢出。
``python
import numpy as np
from np戋rw戋buffer import audioframingbuffer
buffer=audioframingbuffer（2000，1）
buffer.write（np.array（[（i，）for i in range（10））
buffer:[（read ptr）0，1，2，3，4，4，5，6，7，8，9，（写ptr）0，0，0，0，0，0，0]
断言缓冲区。_end==10
断言缓冲区。_start==0
；[0，1，2，2，3，4，4，5，6，7，8，8，9，（写ptr）0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0（读ptr结束）
断言np all（缓冲区读（15）==np.数组（[0，1，1，1，2，2，3，4，5，6，7，7，8，8，9，9，9，9，9 0，0，0，0，0]）。重塑（（-1，1））
断言缓冲区。_start==15
断言缓冲区。_end==10
buffer.write（np.array（[（i，）for i in range（10）]）这将写入posi19
后的缓冲区：[0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，（曾9）0，0，0，1，2，3，4，（读ptr）5，6，7，8，8，9（在结尾写ptr）
断言缓冲区。断言缓冲区。
<<
<5，6，7，8，9，（写ptr）0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0 10）==np.数组（[5，6，7，8，9，0，0，0，0，0，0，0]，0]）。整形（（-1，1））
```
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