我正在努力了解模式＆＃34;相同＆＃34;在函数np.correlate（）中。我在一些网站上看到了这个定义，但我无法理解它是如何进行计算以获得最终数组的。
如何：np.correlate([2, 1], [1, 1], 'same')我们得到这个：array([2, 3])
有人可以制作计算示例吗？
答案 0 :(得分：3)
mode='same'只意味着你的结果将等于最大输入数组的大小。它是完全互相关的子集（也有mode='full'选项）。在您的示例中，我们有：
2 1
1 1
------
0+2+0 = 2
（点积，适当时填零，然后＆＃34;滑动＆＃34;）
2 1
1 1
-----
2+1 = 3
因此[2,3]的回答。
完全互相关将继续滑动。
2 1
1 1
-------
0+1+0 = 1
因此，完全互相关将为[2,3,1]。
注意：这些关键字源自这些函数的MATLAB实现
答案 1 :(得分：0)
您可以参考numpy手册，https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.convolve.html，
以下是手册中numpy.convolve的示例（numpy.correlate中的“模式”与numpy.convolve相同）：
>>> np.convolve（[1、2、3]，[0、1、0.5]）
array（[0.，1.，2.5，4.，1.5]）
＃仅返回卷积的中间值。包含边界效应，其中考虑了零：
>>> np.convolve（[1,2,3]，[0,1,0.5]，'same'）
array（[1.，2.5，4.]）
＃两个数组的长度相同，因此只有一个位置完全重叠：
>>> np.convolve（[1,2,3]，[0,1,0.5，'valid'）
array（[2.5]）