Boxcar在python中对多维数组的一维进行平均

问题描述

早上好,

我想通过在 python 中的多维数组的一维上应用 2 阶 Boxcar 平滑器来减少我的计算时间。我知道我可以简单地应用 np.convolve(testarray,np.ones(2),'valid')/2 沿一维检索我的答案。所讨论的多维数组的形状为 (L,M,N,P,Q),它们的长度都不同。我也确实从 scipy 包中看到了一些示例,但是这些示例似乎都没有解决我遇到的确切问题。简而言之,我想绕过在其他维度上循环的需要(如果存在此类问题,则对矢量化解决方案开放)。最后,在获取衍生品时是否可以以类似的方式做一些事情?谢谢!

解决方法

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