Python SciPy ndimage.gaussian_filter1d用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 scipy.ndimage.gaussian_filter1d 的用法。

用法:

scipy.ndimage.gaussian_filter1d(input, sigma, axis=-1, order=0, output=None, mode='reflect', cval=0.0, truncate=4.0, *, radius=None)#

一维高斯滤波器。

参数 ：：

input： array_like

输入数组。

sigma： 标量

高斯核的标准差

axis： 整数，可选

要计算的输入轴。默认值为 -1。

order： 整数，可选

0 阶对应于具有高斯核的卷积。正阶对应于具有高斯导数的卷积。

output： 数组或数据类型，可选

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。

mode： {‘reflect’, ‘constant’, ‘nearest’, ‘mirror’, ‘wrap’}，可选

mode 参数确定输入数组如何扩展到其边界之外。默认为‘reflect’。每个有效值的行为如下：

‘reflect’ (d c b a | a b c d | d c b a)

通过反射最后一个像素的边来扩展输入。此模式有时也称为half-sample 对称模式。

‘constant’ (k k k k | a b c d |呸呸呸呸)

通过使用 cval 参数定义的相同常量值填充边之外的所有值来扩展输入。

‘nearest’ (啊啊啊啊| a b c d |嘀嘀嘀嘀)

通过复制最后一个像素来扩展输入。

‘mirror’ (d c b | a b c d | c b a)

通过反射最后一个像素的中心来扩展输入。此模式有时也称为whole-sample 对称模式。

‘wrap’ (a b c d | a b c d | A B C D)

通过环绕到相对边来扩展输入。

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

如果模式为‘constant’，则填充过去输入边的值。默认值为 0.0。

truncate： 浮点数，可选

在这么多标准偏差处截断过滤器。默认值为 4.0。

radius： 无或整数，可选

高斯核的半径。如果指定，内核的大小将为2*radius + 1， 和截短被忽略。默认为“无”。

返回 ：：

gaussian_filter1d： ndarray

注意：

高斯核的大小2*radius + 1沿着每个轴。如果半径是 None，默认值radius = round(truncate * sigma)将会被使用。

例子：

>>> from scipy.ndimage import gaussian_filter1d
>>> import numpy as np
>>> gaussian_filter1d([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0], 1)
array([ 1.42704095,  2.06782203,  3.        ,  3.93217797,  4.57295905])
>>> gaussian_filter1d([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0], 4)
array([ 2.91948343,  2.95023502,  3.        ,  3.04976498,  3.08051657])
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> rng = np.random.default_rng()
>>> x = rng.standard_normal(101).cumsum()
>>> y3 = gaussian_filter1d(x, 3)
>>> y6 = gaussian_filter1d(x, 6)
>>> plt.plot(x, 'k', label='original data')
>>> plt.plot(y3, '--', label='filtered, sigma=3')
>>> plt.plot(y6, ':', label='filtered, sigma=6')
>>> plt.legend()
>>> plt.grid()
>>> plt.show()