numpy.ma.correlate#

ma.correlate(a, v, mode='valid', propagate_mask=True)[источник]#

Взаимная корреляция двух одномерных последовательностей.

Параметры:

a, varray_like: Входные последовательности.
mode{‘valid’, ‘same’, ‘full’}, необязательно: См. np.convolve docstring. Обратите внимание, что значение по умолчанию — 'valid', в отличие от convolve, который использует 'full'.
propagate_maskbool: Если True, то элемент результата маскируется, если любой маскированный элемент вносит вклад в него. Если False, то элемент результата маскируется только если ни один немаскированный элемент не вносит вклад в него.

Возвращает:

выходMaskedArray: Дискретная взаимная корреляция a и v.

Смотрите также

numpy.correlate: Эквивалентная функция в модуле верхнего уровня NumPy.

Примеры

Базовая корреляция:

>>> a = np.ma.array([1, 2, 3])
>>> v = np.ma.array([0, 1, 0])
>>> np.ma.correlate(a, v, mode='valid')
masked_array(data=[2],
             mask=[False],
       fill_value=999999)

Корреляция с замаскированными элементами:

>>> a = np.ma.array([1, 2, 3], mask=[False, True, False])
>>> v = np.ma.array([0, 1, 0])
>>> np.ma.correlate(a, v, mode='valid', propagate_mask=True)
masked_array(data=[--],
             mask=[ True],
       fill_value=999999,
            dtype=int64)

Корреляция с разными режимами и смешанными типами массивов:

>>> a = np.ma.array([1, 2, 3])
>>> v = np.ma.array([0, 1, 0])
>>> np.ma.correlate(a, v, mode='full')
masked_array(data=[0, 1, 2, 3, 0],
             mask=[False, False, False, False, False],
       fill_value=999999)