scipy.ndimage.

maximum_filter1d#

scipy.ndimage.maximum_filter1d(input, size, axis=-1, output=None, mode='reflect', cval=0.0, origin=0)[source]#

沿着给定轴计算一维最大滤波器。

沿着给定轴的数组行使用给定大小的最大滤波器进行过滤。

参数:

inputarray_like

输入数组。

sizeint

计算一维最大值的长度。

axisint, 可选

input 的轴，沿其计算。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，将创建与输入相同 dtype 的数组。

mode{‘reflect’, ‘constant’, ‘nearest’, ‘mirror’, ‘wrap’}, 可选

mode 参数决定如何扩展输入数组超出其边界。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): 通过关于最后一个像素边缘的反射来扩展输入。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): 通过使用 cval 参数定义的相同常数值填充超出边缘的所有值来扩展输入。
‘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): 通过关于最后一个像素中心的反射来扩展输入。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：

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

控制滤波器在输入数组的像素上的放置。值为 0（默认值）将滤波器居中在像素上，正值将滤波器向左移动，负值将滤波器向右移动。

返回值:

备注

此函数实现 MAXLIST 算法 [1]，正如 Richard Harter 所描述的那样 [2]，并且保证 O(n) 性能，n 为 input 长度，无论滤波器大小如何。

参考资料

[1]

[2]

示例

>>> from scipy.ndimage import maximum_filter1d
>>> maximum_filter1d([2, 8, 0, 4, 1, 9, 9, 0], size=3)
array([8, 8, 8, 4, 9, 9, 9, 9])