Python Can'；我不理解uniform_filter1d（）函数（从scipy.ndimage.filters导入）的工作原理

我在这里阅读了函数的scipy文档：。然而，当我试着使用它时，我无法用它来控制我的头。我阅读了文档，在pythonshell中运行了示例，使用了我自己的示例，但仍然没有任何进展。 例如：

当我看到第二个数组的输出时，感觉函数保留了数组的大部分元素。然而，在第二个示例中，它感觉像是禁用了4&1，输出数组中的所有其他元素都是全新的

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因此，我希望您能帮助我了解此函数的工作原理和使用方法。

此过滤器根据大小，将每个像素与其相邻像素进行算术平均。Size是要计算算术平均值的子数组的大小。没有足够邻域的像素的标准是反射。让我们开始它的过程：

uniform_filter1d([1,2,3,4,5,6], size=3)

[1,2,3,4,5,6] # index 0, Reflect 1 : [1,1,2] -> average: 4/3 = 1
[1,2,3,4,5,6] # index 1, [1,2,3] -> average: 6/3 = 2
[1,2,3,4,5,6] # index 2, [2,3,4] -> average: 9/3 = 3
[1,2,3,4,5,6] # index 3, [3,4,5] -> average: 12/3 = 4
[1,2,3,4,5,6] # index 4, [4,5,6] -> average: 15/3 = 5
[1,2,3,4,5,6] # index 5, Reflect 6 : [5,6,6] -> average: 17/3 = 5

Result: [1,2,3,4,5,5]

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非常好的解释。此函数的文档确实不充分，没有帮助。你的解释帮了我的忙。仅供参考，通过将输入数据乘以大小n，你可以将这段代码转换成一个超快速运行的和（又名加窗和，又名与大小为n和大小为1的矩形的卷积）！真的很有用。@TrevorBoydSmith谢谢你提供的信息。但无法使窗口总和正常工作。也许我做错了什么。因此，例如，如果我想将

1,2,3,4,5,6

相加，那么我应该运行

uniform\u filter1d（[3,6,9,12,15,18]，size=3）

？@OzgurBagci uniform\u filter1d（）的运行意味着你必须调整缩放比例。它也有非直观的参数，例如do（1.）

uniform_filter1d（data*size，size=size，mode='constant'，cval=0.0，origin=-（size//2）

（2.）你可以测试

np.convolve（data，np.one（size），mode='valid'）

这是一个重要的工具，因为它比

np.convolve（）快20-30倍
uniform_filter1d([1,2,3,4,5,6], size=3)

[1,2,3,4,5,6] # index 0, Reflect 1 : [1,1,2] -> average: 4/3 = 1
[1,2,3,4,5,6] # index 1, [1,2,3] -> average: 6/3 = 2
[1,2,3,4,5,6] # index 2, [2,3,4] -> average: 9/3 = 3
[1,2,3,4,5,6] # index 3, [3,4,5] -> average: 12/3 = 4
[1,2,3,4,5,6] # index 4, [4,5,6] -> average: 15/3 = 5
[1,2,3,4,5,6] # index 5, Reflect 6 : [5,6,6] -> average: 17/3 = 5

Result: [1,2,3,4,5,5]