scipy.ndimage.

minimum_filter1d#

scipy.ndimage.minimum_filter1d(input, size, axis=-1, output=None, mode='reflect', cval=0.0, origin=0)[源代码]#

沿给定轴计算一维最小值滤波器。

沿给定轴的数组行会使用给定大小的最小值滤波器进行滤波。

参数:

inputarray_like

输入数组。

sizeint

计算一维最小值的长度

axisint, 可选

计算的输入数组 input 轴。默认为 -1。

output数组或 dtype，可选

放置输出的数组，或返回的数组的 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

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): 输入通过反射最后一个像素的边缘来扩展。这种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): 输入通过用相同的常量值填充边缘以外的所有值来扩展，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来扩展。
‘mirror’ (d c b | a b c d | c b a): 输入通过反射最后一个像素的中心来扩展。这种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): 输入通过环绕到相反的边缘来扩展。

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'，则填充输入边缘过去的值。默认为 0.0。

originint, 可选

控制滤波器在输入数组像素上的放置。值 0（默认值）将滤波器置于像素上方居中，正值将滤波器向左移动，负值将滤波器向右移动。

返回:

备注

此函数实现 MINLIST 算法 [1]，如 Richard Harter [2] 所述，并保证具有 O(n) 的性能，n 为 input 的长度，与滤波器大小无关。

参考文献

[1]

[2]

示例

>>> from scipy.ndimage import minimum_filter1d
>>> minimum_filter1d([2, 8, 0, 4, 1, 9, 9, 0], size=3)
array([2, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0])