如何正确运用Python中的卷积函数？
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卷积函数 + Python 提供了多种卷积方案。在 ndimage 中，定义了专门的卷积函数，功能上与 numpy 和 signal 库中的卷积相比更为简洁。这些函数主要从输入参数的多少来体现差异，例如 numpy.convolve(a)。
卷积函数python提供了多种卷积方案，相比之下，定义在ndimage中的卷积函数，在功能上比numpy和signal中的卷积要稍微复杂一些，这点仅从输入参数的多少就可略窥一二
numpy.convolve(a, v, mode='full') scipy.ndimage.convolve1d(input, weights, axis=-1, output=None, mode='reflect', cval=0.0, origin=0) scipy.signal.convolve(in1, in2, mode='full', method='auto') scipy.ndimage.convolve(input, weights, output=None, mode='reflect', cval=0.0, origin=0)
前两者为1维卷积函数，且ndimage可对多维数组沿着单个坐标轴进行卷积操作，后两者为多维卷积。
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卷积函数 + Python 提供了多种卷积方案。在 ndimage 中，定义了专门的卷积函数，功能上与 numpy 和 signal 库中的卷积相比更为简洁。这些函数主要从输入参数的多少来体现差异，例如 numpy.convolve(a)。
卷积函数python提供了多种卷积方案，相比之下，定义在ndimage中的卷积函数，在功能上比numpy和signal中的卷积要稍微复杂一些，这点仅从输入参数的多少就可略窥一二
numpy.convolve(a, v, mode='full') scipy.ndimage.convolve1d(input, weights, axis=-1, output=None, mode='reflect', cval=0.0, origin=0) scipy.signal.convolve(in1, in2, mode='full', method='auto') scipy.ndimage.convolve(input, weights, output=None, mode='reflect', cval=0.0, origin=0)
前两者为1维卷积函数，且ndimage可对多维数组沿着单个坐标轴进行卷积操作，后两者为多维卷积。