scipy.ndimage.
correlate1d#
- scipy.ndimage.correlate1d(input, weights, axis=-1, output=None, mode='reflect', cval=0.0, origin=0)[source]#
沿着给定轴计算一维相关性。
数组沿着给定轴的各行与给定的权重进行相关性计算。
- 参数：:
- inputarray_like
输入数组。
- weightsarray
一维数字序列。
- axisint, 可选
要计算的相关性 input 的轴。默认值为 -1。
- outputarray 或 dtype, 可选
要放置输出结果的数组，或返回数组的 dtype。默认情况下，将创建与输入相同 dtype 的数组。
- mode{‘reflect’, ‘constant’, ‘nearest’, ‘mirror’, ‘wrap’}, 可选
mode 参数决定输入数组如何在超出边界时进行扩展。默认值为 ‘reflect’。每个有效值的具体行为如下
- ‘reflect’ (d c b a | a b c d | d c b a)
输入通过关于最后一个像素的边缘反射进行扩展。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)
输入通过用相同常量值填充超出边缘的所有值进行扩展，该常量值由 cval 参数定义。
- ‘nearest’ (a a a a | a b c d | d d d d)
输入通过复制最后一个像素进行扩展。
- ‘mirror’ (d c b | a b c d | c b a)
输入通过关于最后一个像素中心的反射进行扩展。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)
输入通过环绕到对侧边缘进行扩展。
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’，则用于填充输入边缘之外的值。默认值为 0.0。
- originint, 可选
控制过滤器在输入数组像素上的放置位置。值为 0（默认值）将过滤器居中在像素上，正值将过滤器向左移动，负值将过滤器向右移动。
- 返回：:
- resultndarray
相关性结果。与 input 形状相同。
示例
>>> from scipy.ndimage import correlate1d >>> correlate1d([2, 8, 0, 4, 1, 9, 9, 0], weights=[1, 3]) array([ 8, 26, 8, 12, 7, 28, 36, 9])