Question

比方说，我有单独的二维数组，具有不同的行数：

数组一：

1 2 3
4 5 6
7 8 9

第二个数组：

10 11 12
13 14 15

我想沿零轴对这两个数组进行卷积，输出大小与数组1相同，类似于使用mode ='same'时scipy的卷积方法将输出。

因此，两个数组的第1列被卷积在一起，等等，两个数组的第2列被卷积在一起，等等。我想这样做的方式对于较大的数组（最多100,000行）在计算上是可行的，因此，我尽可能避免使用for循环。 numpy / scipy或任何其他库是否具有执行此操作的任何方法？

所需的输出应如下所示：

10 22 36
53 83 117
122 158 198

具有与第一个输入数组相同的形状。每列都是从数组1和2中对应列的卷积获得的输出。

Answer 1

np.convolve的实现只需调用np.core.multiarray.correlate（因为卷积与翻转一个向量后计算相关性相同）。似乎很多人都希望使用一种Numpy方法来计算沿特定轴的相关性，但是还不存在（

）：

但是，您可以使用循环，看看scipy.signal.fftconvolve是否可以解决您的问题。