scipy.ndimage.

correlate1d#

scipy.ndimage.correlate1d(входные данные, веса, ось=-1, вывод=None, mode='reflect', cval=0.0, origin=0)[источник]#

Вычислить 1-D корреляцию вдоль заданной оси.

Строки массива вдоль заданной оси коррелируют с заданными весами.

Параметры:

входные данныеarray_like

Входной массив.

весамассив

1-D последовательность чисел.

осьint, необязательный

Ось входные данные по которому вычислять. По умолчанию -1.

выводмассив или dtype, опционально

Массив, в который будет помещен результат, или тип данных возвращаемого массива. По умолчанию будет создан массив того же типа данных, что и входной.

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

The mode параметр определяет, как входной массив расширяется за пределы своих границ. По умолчанию 'reflect'. Поведение для каждого допустимого значения следующее:

‘reflect’ (d c b a | a b c d | d c b a): Входные данные расширяются путем отражения относительно края последнего пикселя. Этот режим также иногда называют полувыборочной симметрией.
‘constant’ (k k k k | a b c d | k k k k): Входные данные расширяются путем заполнения всех значений за границей одним и тем же постоянным значением, определенным cval параметр.
‘nearest’ (a a a a | a b c d | d d d d): Входные данные расширяются путём репликации последнего пикселя.
‘mirror’ (d c b | a b c d | c b a): Входные данные расширяются путем отражения относительно центра последнего пикселя. Этот режим также иногда называют симметрией целого образца.
‘wrap’ (a b c d | a b c d | a b c d): Входные данные расширяются путём обёртывания вокруг противоположного края.

Для согласованности с функциями интерполяции можно также использовать следующие названия режимов:

'grid-mirror': Это синоним для 'reflect'.
‘grid-constant’: Это синоним для 'constant'.
‘grid-wrap’: Это синоним для ‘wrap’.

cvalскаляр, опционально

Значение для заполнения за краями ввода, если mode равно 'constant'. По умолчанию равно 0.0.

originint, необязательный

Управляет размещением фильтра на пикселях входного массива. Значение 0 (по умолчанию) центрирует фильтр над пикселем, с положительными значениями, сдвигающими фильтр влево, и отрицательными — вправо.

Возвращает:

результатndarray: Результат корреляции. Имеет ту же форму, что и входные данные.

Примеры

>>> from scipy.ndimage import correlate1d
>>> correlate1d([2, 8, 0, 4, 1, 9, 9, 0], weights=[1, 3])
array([ 8, 26,  8, 12,  7, 28, 36,  9])