如何计算两个给定 NumPy 阵列的互相关？
在 Numpy 程序中，我们可以借助相关()计算两个给定数组的互相关。在第一个参数和第二个参数传递给给定数组时，它将返回两个给定数组的互相关。
语法: numpy.correlate(a，v，mode = 'valid')
参数: a、v:【array _ like】输入序列。 模式:【{ '有效'，'相同'，'完整' }，可选】参考卷积文档字符串。默认值为“有效”。
返回:【ndarray】a 与 v 的离散互相关
例 1:
在本例中，我们将创建两个 NumPy 数组，任务是使用 关联() 计算互相关。
Python 3
import numpy as np
array1 = np.array([0, 1, 2])
array2 = np.array([3, 4, 5])
# Original array1
print(array1)
# Original array2
print(array2)
# ross-correlation of the arrays
print("\nCross-correlation:\n",
np.correlate(array1, array2))
输出:
[0 1 2]
[3 4 5]
Cross-correlation:
[14]
例T2【2:
Python 3
import numpy as np
array1 = np.array([1,2])
array2 = np.array([1,2])
# Original array1
print(array1)
# Original array2
print(array2)
# Cross-correlation of the arrays
print("\nCross-correlation:\n",
np.correlate(array1, array2))
输出:
[1 2]
[1 2]
Cross-correlation:
[5]
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