Hướng dẫn how does convolve work python? - python hoạt động như thế nào?

Constrolution là một toán tử toán học chủ yếu được sử dụng trong xử lý tín hiệu. Numpy chỉ đơn giản sử dụng danh pháp xử lý tín hiệu này để xác định nó, do đó các tham chiếu "tín hiệu". Một mảng trong numpy là một tín hiệu. Việc tích chập hai tín hiệu được định nghĩa là tích phân của tín hiệu thứ nhất, đảo ngược, quét qua ("được kết hợp trên") tín hiệu thứ hai và nhân (với sản phẩm vô hướng) ở mỗi vị trí của các vectơ chồng chéo. Tín hiệu đầu tiên thường được gọi là kernel, đặc biệt là khi nó là ma trận 2 chiều trong xử lý hình ảnh hoặc mạng thần kinh và sự đảo ngược trở thành phản chiếu trong 2-D (không chuyển vị). Nó có thể được hiểu rõ hơn khi sử dụng các hình ảnh động trên Wikipedia.reversed, sweeping over ("convolved onto") the second signal and multiplied (with the scalar product) at each position of overlapping vectors. The first signal is often called the kernel, especially when it is a 2-D matrix in image processing or neural networks, and the reversal becomes a mirroring in 2-D (NOT transpose). It can more clearly be understood using the animations on wikipedia.

Cắt kết hợp có nhiều định nghĩa tùy thuộc vào bối cảnh. Một số bắt đầu tích chập khi sự chồng chéo bắt đầu trong khi những người khác bắt đầu khi sự chồng chéo chỉ là một phần. Trong trường hợp chế độ "hợp lệ" của Numpy, sự chồng chéo được chỉ định luôn luôn hoàn thành. Nó được gọi là "hợp lệ" vì mọi giá trị được đưa ra trong kết quả được thực hiện mà không có phép ngoại suy dữ liệu.

Chẳng hạn, nếu mảng X của bạn có chiều dài 2 và mảng y của bạn có chiều dài 4, thì chập X trên Y ở chế độ "hợp lệ" sẽ cung cấp cho bạn một mảng có độ dài 3.

Bước đầu tiên, cho X = [4 3] và Y = [1 1 5 5]:

[3 4]                   (X is reversed from [4 3] to [3 4], see note)
[1 1 5 5]
= 3 * 1 + 4 * 1 = 7

Lưu ý: Nếu X không bị đảo ngược, hoạt động sẽ được gọi là tương quan chéo thay vì tích chập.

Bước thứ hai:

  [3 4]
[1 1 5 5]
= 3 * 1 + 4 * 5 = 23

Bước thứ ba:

    [3 4]
[1 1 5 5]
= 3 * 5 + 4 * 5 = 35

Kết quả của chập cho chế độ "hợp lệ" sau đó sẽ là [7 23 35].

Nếu sự chồng chéo được chỉ định là một điểm dữ liệu duy nhất (như trường hợp trong chế độ "đầy đủ"), kết quả sẽ cho bạn một mảng có độ dài 5. Bước đầu tiên là:

[3 4]
  [1 1 5 5]
= 3 * undefined (extrapolated as 0) + 4 * 1 = 4

Và như thế. Nhiều chế độ ngoại suy tồn tại.

  [3 4]
[1 1 5 5]
= 3 * 1 + 4 * 5 = 23

  [3 4]
[1 1 5 5]
= 3 * 1 + 4 * 5 = 23

  [3 4]
[1 1 5 5]
= 3 * 1 + 4 * 5 = 23

>>> np.convolve([1, 2, 3], [0, 1, 0.5])
array([0. , 1. , 2.5, 4. , 1.5])

>>> np.convolve([1,2,3],[0,1,0.5], 'same')
array([1. ,  2.5,  4. ])

>>> np.convolve([1,2,3],[0,1,0.5], 'valid')
array([2.5])

Convolve trong Python là gì?

Scipy Convolve làm gì?

Làm thế nào để bạn sử dụng tích chập trong Python?

Nó có nghĩa là gì để kết hợp hai mảng?