scipy.ndimage.

uniform_filter1d#

scipy.ndimage.uniform_filter1d(input, size, axis=-1, output=None, mode='reflect', cval=0.0, origin=0)[源代码]#

沿给定轴计算一维均匀滤波器。

数组中沿给定轴的行将使用指定大小的均匀滤波器进行过滤。

参数:
inputarray_like

输入数组。

sizeint

均匀滤波器的长度

axisint, 可选

input 的轴，沿其进行计算。默认为 -1。

outputarray or dtype, optional

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 参数确定如何将输入数组扩展到其边界之外。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)

输入通过最后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)

输入通过用相同的常数值填充边缘之外的所有值进行扩展，该常数值由 cval 参数定义。

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

输入通过复制最后像素进行扩展。

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

输入通过最后像素的中心反射进行扩展。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)

输入通过环绕到对边进行扩展。

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'，则用于填充输入超出边缘的值。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。值为 0（默认值）将过滤器居中于像素，正值将过滤器向左移动，负值向右移动。

返回:
resultndarray

过滤后的数组。与 input 形状相同。

附注

数组 API 标准支持

uniform_filter1d 除了 NumPy 之外，还对兼容 Python Array API 标准的后端提供了实验性支持。请考虑通过设置环境变量 SCIPY_ARRAY_API=1 并提供 CuPy、PyTorch、JAX 或 Dask 数组作为数组参数来测试这些功能。目前支持以下后端与设备（或其他功能）的组合。

库

CPU

GPU

NumPy

✅

不适用

CuPy

不适用

✅

PyTorch

✅

⛔

JAX

⚠️ 无 JIT

⛔

Dask

⚠️ 计算图

不适用

有关更多信息，请参阅 对数组 API 标准的支持。

示例

>>> from scipy.ndimage import uniform_filter1d
>>> uniform_filter1d([2, 8, 0, 4, 1, 9, 9, 0], size=3)
array([4, 3, 4, 1, 4, 6, 6, 3])
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