Я пытаюсь это сделать:
h = [0.2,0.2,0.2,0.2,0.2]
Y = np.convolve(Y, h, "same")
Y выглядит так:
При этом я получаю эту ошибку:
ValueError: object too deep for desired array
Почему это?
Я предполагаю, что почему-то функция convolve не видит Y как одномерный массив.
Массив Y на вашем снимке экрана не является одномерным массивом, это двумерный массив с 300 строками и 1 столбцом, на что указывает его shape, равный (300, 1).
Чтобы удалить лишнее измерение, вы можете разрезать массив как Y[:, 0]. Чтобы обычно преобразовать n-мерный массив в 1D, вы можете использовать np.reshape(a, a.size).
Другой вариант преобразования 2D-массива в 1D - это функция flatten() из модуля numpy.ndarray, с той разницей, что она делает копию массива.
size задокументирован для возврата количества элементов в массиве, что, как мне кажется, похоже на то, что возвращает len().
- person user4815162342; 15.01.2020
size - это произведение длины на размеры. Использование a.size позволяет рецепту правильно изменять форму массивов с более чем двумя измерениями, где использование len приведет к сбою, так как общий размер нового массива должен быть неизменным. Спасибо за подсказку, теперь я обновил ответ.
- person user4815162342; 21.01.2020
.squeeze() - наверное, самый правильный выбор в данной ситуации.
- person LudvigH; 12.01.2021
np.convolve() принимает одномерный массив. Вам нужно проверить ввод и преобразовать его в 1D.
Вы можете использовать np.ravel(), чтобы преобразовать массив в одно измерение.
Вы можете попробовать использовать scipy.ndimage.convolve, он позволяет свертку многомерных изображений. здесь документация
np.convolve требуется плоский массив в качестве одного из входов, вы можете использовать numpy.ndarray.flatten(), что довольно быстро, найдите его здесь.
