scipy.ndimage.

minimum_filter1d#

scipy.ndimage.minimum_filter1d(input, size, axis=-1, output=None, mode='reflect', cval=0.0, origin=0)[source]#

沿著給定軸計算 1 維最小值濾波器。

沿著給定軸的陣列線條會使用給定大小的最小值濾波器進行濾波。

參數:

inputarray_like

輸入陣列。

sizeint

計算 1 維最小值的長度

axisint, optional

input 中要沿著計算的軸。預設值為 -1。

outputarray or dtype, optional

要放入輸出的陣列，或是傳回陣列的 dtype。預設會建立與輸入相同 dtype 的陣列。

mode{‘reflect’, ‘constant’, ‘nearest’, ‘mirror’, ‘wrap’}, optional

mode 參數決定輸入陣列如何在其邊界之外延伸。預設值為 ‘reflect’。每個有效值的行為如下

‘reflect’ (d c b a | a b c d | d c b a): 輸入會藉由反射最後一個像素的邊緣來延伸。此模式有時也稱為半樣本對稱。
‘constant’ (k k k k | a b c d | k k k k): 輸入會藉由在邊緣之外的所有值填入相同的常數值來延伸，此常數值由 cval 參數定義。
‘nearest’ (a a a a | a b c d | d d d d): 輸入會藉由複製最後一個像素來延伸。
‘mirror’ (d c b | a b c d | c b a): 輸入會藉由反射最後一個像素的中心來延伸。此模式有時也稱為全樣本對稱。
‘wrap’ (a b c d | a b c d | a b c d): 輸入會藉由環繞到相對的邊緣來延伸。

為了與插值函數保持一致，也可以使用以下模式名稱

cvalscalar, optional

當 mode 為 ‘constant’ 時，用來填滿輸入邊緣之外的值。預設值為 0.0。

originint, optional

控制濾波器在輸入陣列像素上的位置。值 0（預設值）將濾波器置中於像素之上，正值會將濾波器向左移動，而負值則向右移動。

傳回值:

註解

此函數實作了 MINLIST 演算法 [1]，如 Richard Harter [2] 所述，並保證具有 O(n) 效能，其中 n 為 input 長度，無論濾波器大小為何。

參考資料

[1]

[2]

範例

>>> from scipy.ndimage import minimum_filter1d
>>> minimum_filter1d([2, 8, 0, 4, 1, 9, 9, 0], size=3)
array([2, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0])