什么是matlab的等价物'；python中的smooth3函数？

我在python中找不到与matlab的smooth3等价的东西。如何在python中执行3d平滑？

最好使用它。它有大量的功能，并且可以很好地控制内存使用（例如，您可以就地执行所有这些操作，而无需复制）

smooth3d

的默认过滤器的等效值为（“3”是过滤器的大小。3是matlab的默认值）

smooth3（数据“高斯”）的等价物是

请注意，
scipy.ndimage
的函数适用于任何维度数据。为了便于可视化，我将在下面展示一个2D示例，但是1D、3D、4D、10D等的函数调用是相同的

import numpy as np
import scipy.ndimage as ndimage
import matplotlib.pyplot as plt

raw_data = np.random.random((30,30))

fig, axes = plt.subplots(ncols=3)

axes[0].imshow(raw_data, interpolation='nearest')
axes[0].set(title='Raw Data', xticks=[], yticks=[])

axes[1].imshow(ndimage.uniform_filter(raw_data, 3), interpolation='nearest')
axes[1].set(title='Uniform Filter', xticks=[], yticks=[])

axes[2].imshow(ndimage.gaussian_filter(raw_data, 3), interpolation='nearest')
axes[2].set(title='Gaussian Filter', xticks=[], yticks=[])

fig.tight_layout()
plt.show()

您可以使用三维高斯曲线进行卷积。请参见[此处][1]如何做到这一点。。。[1]: