scipy.ndimage.
convolve1d#
- scipy.ndimage.convolve1d(input, weights, axis=-1, output=None, mode='reflect', cval=0.0, origin=0)[源代码]#
沿着给定轴计算一维卷积。
沿着给定轴的数组线与给定的权重进行卷积。
- 参数:
- inputarray_like
输入数组。
- weightsndarray
一维数字序列。
- axisint，可选
计算的 input 的轴。默认值为 -1。
- output数组或 dtype，可选
放置输出的数组或返回数组的 dtype。默认情况下，将创建一个与输入相同 dtype 的数组。
- mode{‘reflect’, ‘constant’, ‘nearest’, ‘mirror’, ‘wrap’}，可选
mode 参数确定输入数组如何在其边界之外扩展。默认值为“reflect”。每个有效值的行为如下
- “reflect”（d c b a | a b c d | d c b a）
通过反射最后一个像素的边缘来扩展输入。此模式有时也称为半样本对称。
- “constant”（k k k k | a b c d | k k k k）
通过用相同的常数值填充边缘之外的所有值来扩展输入，该常数值由 cval 参数定义。
- “nearest”（a a a a | a b c d | d d d d）
通过复制最后一个像素来扩展输入。
- “mirror”（d c b | a b c d | c b a）
通过反射最后一个像素的中心来扩展输入。此模式有时也称为全样本对称。
- “wrap”（a b c d | a b c d | a b c d）
通过环绕到相反的边缘来扩展输入。
为了与插值函数保持一致，还可以使用以下模式名称
- “grid-mirror”
这是“reflect”的同义词。
- “grid-constant”
这是“constant”的同义词。
- “grid-wrap”
这是“wrap”的同义词。
- cval标量，可选
如果 mode 为“constant”，则填充输入边缘过去的值。默认值为 0.0。
- originint，可选
控制滤波器在输入数组像素上的放置。值为 0（默认值）将滤波器居中放置在像素上方，正值将滤波器向左移动，负值向右移动。
- 返回:
- convolve1dndarray
与输入形状相同的卷积数组
示例
>>> from scipy.ndimage import convolve1d >>> convolve1d([2, 8, 0, 4, 1, 9, 9, 0], weights=[1, 3]) array([14, 24, 4, 13, 12, 36, 27, 0])