＆＃34;究竟是如何反映＆＃34; scipys ndimage过滤器的模式工作？

Question

我未能准确理解反射模式如何处理我的数组。我有这个非常简单的数组：

import numpy as np
from scipy.ndimage.filters import uniform_filter
from scipy.ndimage.filters import median_filter

vector = np.array([[1.0,1.0,1.0,1.0,1.0],[2.0,2.0,2.0,2.0,2.0],[4.0,4.0,4.0,4.0,4.0],[5.0,5.0,5.0,5.0,5.0]])

print(vector)

[[1. 1. 1. 1. 1.]  [2. 2. 2. 2. 2.]  [4. 4. 4. 4. 4.]  [5. 5. 5. 5. 5。]]

应用窗口大小为3的均匀（均值）滤波器，我得到以下结果：

filtered = uniform_filter(vector, 3, mode='reflect')

print(filtered)

[[1.33333333 1.33333333 1.33333333 1.33333333 1.33333333]  [2.33333333 2.33333333 2.33333333 2.33333333 2.33333333]  [3.66666667 3.66666667 3.66666667 3.66666667 3.66666667]  [4.66666667 4.66666667 4.66666667 4.66666667 4.66666667]]

如果我尝试手动复制练习，我可以得到这个结果。原始矩阵为绿色，窗口为橙色，结果为黄色。怀特被反映出来了＃34;观察结果。

结果是：

但是当我尝试4或5的窗口大小时，我无法复制结果。

filtered = uniform_filter(vector, 4, mode='reflect')

print(filtered)

[[1.5 1.5 1.5 1.5 1.5]  [2. 2. 2. 2. 2.]  [3. 3. 3. 3. 3.]  [4. 4. 4. 4. 4.]]

手工完成：

我得到了：

如果窗口大小均匀，窗口如何处理？但无论如何，如果我尝试复制大小为5的窗口的结果，模式反映我也不能。即使我认为这种行为类似于3号的行为。

Answer 1

假设一个轴上的数据为1 2 3 4 5 6 7 8。下表显示了如何为每种模式扩展数据（假设为cval=0）：

    mode       |   Ext   |         Input          |   Ext
    -----------+---------+------------------------+---------
    'mirror'   | 4  3  2 | 1  2  3  4  5  6  7  8 | 7  6  5
    'reflect'  | 3  2  1 | 1  2  3  4  5  6  7  8 | 8  7  6
    'nearest'  | 1  1  1 | 1  2  3  4  5  6  7  8 | 8  8  8
    'constant' | 0  0  0 | 1  2  3  4  5  6  7  8 | 0  0  0
    'wrap'     | 6  7  8 | 1  2  3  4  5  6  7  8 | 1  2  3

对于均匀窗口大小n，请考虑大小为n+1的窗口，然后不要包含下边缘和右边缘。 （可以使用origin参数更改窗口的位置。）