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法律研究在 Python 中返回兩個一維序列的離散線性卷積
要返回兩個一維序列的離散線性卷積，請在 Python Numpy 中使用 numpy.convolve() 方法。
卷積運算子通常出現在訊號處理中，它模擬線性時不變系統對訊號的影響。在機率論中，兩個獨立隨機變數的和服從其各自分佈的卷積。如果 v 比 a 長，則在計算之前交換陣列。該方法返回 a 和 v 的離散線性卷積。第一個引數 a 是第一個一維輸入陣列。第二個引數 v 是第二個一維輸入陣列。第三個引數 mode 是可選的，其值可以是“full”、“valid”、“same”
步驟
首先，匯入所需的庫 -
import numpy as np
使用 array() 方法建立兩個 numpy 一維陣列 -
arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([0, 1, 0.5])
顯示陣列 -
print("Array1...\n",arr1)
print("\nArray2...\n",arr2)檢查兩個陣列的維度 -
print("\nDimensions of Array1...\n",arr1.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",arr2.ndim)檢查兩個陣列的形狀 -
print("\nShape of Array1...\n",arr1.shape)
print("\nShape of Array2...\n",arr2.shape)要返回兩個一維序列的離散線性卷積，請使用 numpy.convolve() 方法 -
print("\nResult....\n",np.convolve(arr1, arr2 ))
示例
import numpy as np
# Creating two numpy One-Dimensional array using the array() method
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([0, 1, 0.5])
# Display the arrays
print("Array1...\n",arr1)
print("\nArray2...\n",arr2)
# Check the Dimensions of both the arrays
print("\nDimensions of Array1...\n",arr1.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",arr2.ndim)
# Check the Shape of both the arrays
print("\nShape of Array1...\n",arr1.shape)
print("\nShape of Array2...\n",arr2.shape)
# To return the discrete linear convolution of two one-dimensional sequences, use the numpy.convolve() method in Python Numpy
print("\nResult....\n",np.convolve(arr1, arr2 ))輸出
Array1... [1 2 3] Array2... [0. 1. 0.5] Dimensions of Array1... 1 Dimensions of Array2... 1 Shape of Array1... (3,) Shape of Array2... (3,) Result.... [0. 1. 2.5 4. 1.5]
更新於: 2022-03-01
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