scipy.ndimage.

maximum_filter1d#

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

沿给定轴计算一维最大值滤波器。

数组沿给定轴的行会使用给定大小的最大值滤波器进行滤波。

参数:
input类数组

输入数组。

size整数

计算一维最大值的长度。

axis整数,可选

要计算的 input 数组的轴。默认为 -1。

output数组或数据类型,可选

用于放置输出的数组,或返回数组的数据类型。默认情况下,将创建一个与输入具有相同数据类型的数组。

mode{'reflect', 'constant', 'nearest', 'mirror', 'wrap'},可选

mode 参数决定了输入数组如何在其边界之外进行扩展。默认为 'reflect'。每个有效值的行为如下所示:

'reflect' (d c b a | a b c d | d c b a)

通过最后一个像素的边缘进行反射来扩展输入。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)

通过用由 cval 参数定义的相同常量值填充边界外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)

通过最后一个像素的中心进行反射来扩展输入。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)

通过环绕到对边来扩展输入。

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',用于填充输入边界外的值。默认为 0.0。

origin整数,可选

控制滤波器在输入数组像素上的位置。值为 0(默认值)将滤波器置于像素中心,正值将滤波器向左移动,负值向右移动。

返回:
maximum1dndarray,无

经过最大值滤波的数组,形状与输入相同。如果 output 不为 None,则返回 None。

注释

此函数实现了 MAXLIST 算法 [1],如 Richard Harter [2] 所述,并保证 O(n) 性能,其中 ninput 长度,与滤波器大小无关。

参考文献

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])