generic_filter1d#
- scipy.ndimage.generic_filter1d(input, function, filter_size, axis=-1, output=None, mode='reflect', cval=0.0, origin=0, extra_arguments=(), extra_keywords=None)[source]#
沿给定轴计算一维滤波器。
generic_filter1d
遍历数组的行,对每一行调用给定函数。行的参数是输入行和输出行。输入行和输出行都是一维双精度数组。输入行会根据滤波器大小和原点进行适当扩展。输出行必须就地修改以存储结果。- 参数:
- inputarray_like
输入数组。
- function{callable, scipy.LowLevelCallable}
沿给定轴应用的函数。
- filter_size标量
滤波器的长度。
- axisint,可选
用于计算的 input 数组的轴。默认值为 -1。
- output数组或 dtype,可选
用于存放输出的数组,或返回数组的 dtype。默认情况下,将创建一个与输入具有相同 dtype 的数组。
- mode{‘reflect’, ‘constant’, ‘nearest’, ‘mirror’, ‘wrap’},可选
参数 mode 决定了输入数组如何在其边界之外进行扩展。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)
输入通过在最后一个像素的边缘处反射来扩展。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)
输入通过使用由 cval 参数定义的相同常量值填充边缘之外的所有值来扩展。
- ‘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来扩展。
- ‘mirror’ (d c b | a b c d | c b a)
输入通过在最后一个像素的中心处反射来扩展。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)
输入通过绕回到相对边缘来扩展。
为了与插值函数保持一致,也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’,用于填充输入边缘之外的值。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)表示滤波器居中于像素上方,正值将滤波器向左移动,负值向右移动。
- extra_arguments序列,可选
要传递给所传函数的额外位置参数序列。
- extra_keywordsdict,可选
要传递给所传函数的额外关键字参数字典。
- 返回:
- generic_filter1dndarray
过滤后的数组。与 input 具有相同的形状。
备注
此函数还接受具有以下签名之一并封装在
scipy.LowLevelCallable
中的低级回调函数:int function(double *input_line, npy_intp input_length, double *output_line, npy_intp output_length, void *user_data) int function(double *input_line, intptr_t input_length, double *output_line, intptr_t output_length, void *user_data)
调用函数遍历输入和输出数组的行,对每一行调用回调函数。当前行根据调用函数设置的边界条件进行扩展,结果被复制到通过
input_line
传递的数组中。输入行(扩展后)的长度通过input_length
传递。回调函数应应用滤波器并将结果存储在通过output_line
传递的数组中。输出行的长度通过output_length
传递。user_data
是提供给scipy.LowLevelCallable
的数据指针,原样传递。回调函数必须返回一个整数错误状态:如果出现问题则为零,否则为一。如果发生错误,您通常应在返回之前设置带有信息性消息的 Python 错误状态,否则调用函数将设置一个默认错误消息。
此外,还接受其他一些低级函数指针规范,但这些仅用于向后兼容,不应在新代码中使用。