2つの1次元シーケンスの離散線形畳み込みを返し、Pythonでそれらが重複する場所を取得します

2つの1次元シーケンスの離散線形畳み込みを返すには、Python Numpyのthenumpy.convolve（）メソッドを使用します。畳み込み演算子は、信号処理でよく見られます。信号処理では、線形時不変システムが信号に与える影響をモデル化します。確率論では、2つの独立確率変数の合計は、それらの個々の分布の畳み込みに従って分布されます。

vがaより長い場合、配列は計算前に交換されます。このメソッドは、aとvの離散線形畳み込みを返します。最初のパラメーターaは、最初の1次元入力配列です。 2番目のパラメーターvは、2番目の1次元入力配列です。 3番目のパラメータであるmodeはオプションで、値はfull」、「valid」、「same」です。

モード「有効」は、長さmax（M、N）-min（M、N）+ 1の出力を返します。畳み込み積は、信号が完全にオーバーラップするポイントに対してのみ与えられます。信号境界外の値は効果がありません。

ステップ

まず、必要なライブラリをインポートします-

import numpy as np

array（）メソッドを使用して2つのnumpy1次元配列を作成する-

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([0, 1, 0.5])

配列を表示する-

print("Array1...\n",arr1)
print("\nArray2...\n",arr2)

両方のアレイの寸法を確認してください-

print("\nDimensions of Array1...\n",arr1.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",arr2.ndim)

両方のアレイの形状を確認してください-

print("\nShape of Array1...\n",arr1.shape)
print("\nShape of Array2...\n",arr2.shape)

2つの1次元シーケンスの離散線形畳み込みを返すには、Python Numpyでthenumpy.convolve（）メソッドを使用します-

print("\nResult....\n",np.convolve(arr1, arr2, mode = 'valid' ))

例

import numpy as np

# Creating two numpy One-Dimensional array using the array() method
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([0, 1, 0.5])

# Display the arrays
print("Array1...\n",arr1)
print("\nArray2...\n",arr2)

# Check the Dimensions of both the arrays
print("\nDimensions of Array1...\n",arr1.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",arr2.ndim)

# Check the Shape of both the arrays
print("\nShape of Array1...\n",arr1.shape)
print("\nShape of Array2...\n",arr2.shape)

# To return the discrete linear convolution of two one-dimensional sequences, use the numpy.convolve() method in Python Numpy
print("\nResult....\n",np.convolve(arr1, arr2, mode = 'valid' ))

出力

Array1...
[1 2 3]

Array2...
[0. 1. 0.5]

Dimensions of Array1...
1

Dimensions of Array2...
1

Shape of Array1...
(3,)

Shape of Array2...
(3,)

Result....
[2.5]