如何计算两个给定 NumPy 数组的互相关？

在 Numpy 程序中，我们可以借助 correlate() 计算两个给定数组的互相关。在第一个参数和第二个参数传递给定数组时，它将返回两个给定数组的互相关。

Syntax : numpy.correlate(a, v, mode = ‘valid’)

Parameters :
a, v : [array_like] Input sequences.
mode : [{‘valid’, ‘same’, ‘full’}, optional] Refer to the convolve docstring. Default is ‘valid’.

Return : [ndarray] Discrete cross-correlation of a and v.

示例 1：

在这个例子中，我们将创建两个 NumPy 数组，任务是使用correlate()计算互相关。

Python3

import numpy as np
array1 = np.array([0, 1, 2])
array2 = np.array([3, 4, 5])
  
# Original array1
print(array1)
  
# Original array2
print(array2)
  
# ross-correlation of the arrays
print("\nCross-correlation:\n",
      np.correlate(array1, array2))

输出：

[0 1 2]
[3 4 5]

Cross-correlation:
 [14]

示例2：

蟒蛇3

import numpy as np
array1 = np.array([1,2])
array2 = np.array([1,2])
  
# Original array1
print(array1)
  
# Original array2
print(array2)
# Cross-correlation of the arrays
print("\nCross-correlation:\n",
      np.correlate(array1, array2))

输出：

[1 2]
[1 2]

Cross-correlation:
 [5]