numpy.ma.correlate#

ma.correlate(a, v, mode='valid', propagate_mask=True)[source]#

兩個一維序列的交叉相關。

參數:

a, varray_like: 輸入序列。
mode{‘valid’, ‘same’, ‘full’}, optional: 請參閱 np.convolve 的文件字串。請注意，預設值為 ‘valid’，這與 convolve (使用 ‘full’) 不同。
propagate_maskbool: 若為 True，則當任何遮罩元素對結果元素有貢獻時，該結果元素會被遮罩。若為 False，則僅當沒有非遮罩元素對結果元素有貢獻時，該結果元素才被遮罩

返回:

outMaskedArray: a 和 v 的離散交叉相關。

參見

numpy.correlate: 頂層 NumPy 模組中的等效函數。

範例

基本相關

>>> a = np.ma.array([1, 2, 3])
>>> v = np.ma.array([0, 1, 0])
>>> np.ma.correlate(a, v, mode='valid')
masked_array(data=[2],
             mask=[False],
       fill_value=999999)

與遮罩元素相關

>>> a = np.ma.array([1, 2, 3], mask=[False, True, False])
>>> v = np.ma.array([0, 1, 0])
>>> np.ma.correlate(a, v, mode='valid', propagate_mask=True)
masked_array(data=[--],
             mask=[ True],
       fill_value=999999,
            dtype=int64)

具有不同模式和混合陣列類型的相關

>>> a = np.ma.array([1, 2, 3])
>>> v = np.ma.array([0, 1, 0])
>>> np.ma.correlate(a, v, mode='full')
masked_array(data=[0, 1, 2, 3, 0],
             mask=[False, False, False, False, False],
       fill_value=999999)