numpy.correlate()函数- Python

简介

numpy.correlate(a, v, mode='valid'))是一个用于计算一维数组相关操作的函数，它返回的是离散线性卷积的逆相关函数。

参数说明

• a：一维数组。
• v：一维数组。
• mode：可选参数，默认是valid。表示计算模式，可以选full,same,valid几种。

返回值

一个一维数组，表示离散线性卷积的逆相关函数。

代码演示

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
v = np.array([0, 1, 0.5])

# 计算模式为默认的"valid"计算模式
c = np.correlate(a, v)
print(c)

# 计算模式为全覆盖"full"计算模式
c = np.correlate(a, v, mode="full")
print(c)

# 计算模式为同尺寸"same"计算模式
c = np.correlate(a, v, mode="same")
print(c)

代码输出结果：

[3.5]
[0.5 1.  2.5 3.  1.5]
[1.  2.5 3. ]

计算模式说明

mode="valid"计算模式

这是默认的计算模式，也是最常用的计算模式。对于长度分别为N和M的两个序列a和v，在计算卷积时，卷积的两个函数必须有重叠部分，否则返回结果为空。因此，在模式valid下，返回的是卷积结果序列的子序列，长度为：

N - M + 1

以上例子为例，序列a和序列v长度分别为3和3，它们的卷积系数长度为5，因此，如果采用该计算模式进行计算，返回的结果将是一个长度为1的序列。

mode="full"计算模式

在计算模式full下，返回卷积序列的完整结果。结果的长度为N+M-1，其中，N是第一个输入向量的长度，M是第二个输入向量的长度，因为需要对整个卷积序列进行计算，所以两个序列之间没有任何的重叠，而是在计算过程中填补0以保证卷积序列的足够长度。

mode="same"计算模式

在计算模式same下，返回卷积序列的任一部分。结果型与第一个输入向量具有相同的长度，但卷积仍然具有重叠部分。特别地，卷积的三分之一处应与第一个向量的中间位置对齐，除非M=1，否则是半开放的，因此，即使是第一个向量长度为1的情况下，该模式下仍将返回结果为1的向量。