multiarray.correlate2（a，v，mode）是如何实际执行的？

在我去了解Numpy.correlate()函数实际上是如何工作的，我得到它的实现在纯Python，但我所看到的是非常令人失望：multiarray.correlate2（a，v，mode）是如何实际执行的？

def correlate(a, v, mode='valid', old_behavior=False): 
    mode = _mode_from_name(mode) 
    if old_behavior: 
     warnings.warn("""Warning.""", DeprecationWarning) 
     return multiarray.correlate(a, v, mode) 
    else: 
     return multiarray.correlate2(a, v, mode)

于是我开始寻找实现multiarray.correlate2(a, v, mode)功能，但不幸的是我找不到它。我只是说，我正在寻找它，因为我试图自己实现自相关函数，而且我错过了mode='full'参数中的mode='full'参数的功能，它使得函数将结果作为一维数组返回。感谢您提前帮助。

来源

2014-12-13 bluevoxel

与c等其他语言相比，Python代码的速度可能非常差。 numpy旨在提供对阵列的高性能操作，因此开发人员决定在c中实施一些操作。

不幸的是，不会找到numpy Python实现的correlate的代码基础，但如果你熟悉C和python的扩展模块，你可以找到相关的代码here。

不同的模式只是指定输出数组的长度。

import numpy as np 
a = [1, 2, 3] 
v = [0, 1, 0.5] 
np.correlate(a, v, mode="full")

回报：您可以将您的输入，模拟他们

np.correlate(a, [0, 0] + v + [0, 0])

返回相同的结果：

array([ 0.5, 2. , 3.5, 3. , 0. ])

您可以用零填充v得到相同的结果：

array([ 0.5, 2. , 3.5, 3. , 0. ])

来源

2014-12-13 20:10:16 cel

谢谢。另外，你能解释'correlate2（）'函数是如何工作的，因此它给出了'mode ='full''一个数组？ – bluevoxel 2014-12-13 22:51:08

@bluevoxel，你知道'mode = valid'是如何工作的吗？其他两种模式只是指定输出数组的长度。你可以计算任意数组大小的“互相关”。只要公式试图访问无效索引（例如'v [-1]'），你就假设在这个位置你找到了一个'0'。通过从右侧和左侧向零填充'v'，直到len（v'）== len（a）+ len（v）+ 1'，你得到相同的结果。 – cel 2014-12-14 07:54:17

multiarray.correlate2（a，v，mode）是如何实际执行的？

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