scipy.ndimage.

uniform_filter1d#

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

沿给定轴计算一维均匀滤波器。

沿着给定轴的数组行使用给定大小的均匀滤波器进行过滤。

参数:

输入array_like

输入数组。

大小整数

均匀滤波器的长度

轴int, 可选

计算 input 的轴。默认是 -1。

输出数组或数据类型，可选

要放置输出的数组，或返回数组的 dtype。默认情况下，将创建一个与输入具有相同 dtype 的数组。

模式{‘reflect’, ‘constant’, ‘nearest’, ‘mirror’, ‘wrap’}，可选

mode 参数决定了输入数组在边界之外如何扩展。默认值是 ‘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。这种模式有时也被称为半样本对称。
‘常量’ (k k k k | a b c d | k k k k): 输入通过填充边缘以外的所有值来扩展，这些值由 cval 参数定义为相同的常数值。
‘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): 输入通过围绕最后一个像素的中心进行反射来扩展。这种模式有时也被称为全样本对称。
‘wrap’ (a b c d | a b c d | a b c d): 输入通过环绕到相对的边缘来扩展。

为了与插值函数保持一致，也可以使用以下模式名称：

cval标量，可选

如果 mode 是 ‘constant’，则用于填充输入边缘之外的值。默认值为 0.0。

起源int, 可选

控制过滤器在输入数组像素上的位置。值为0（默认值）时，过滤器位于像素中心，正值使过滤器向左移动，负值使过滤器向右移动。

返回:

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])