Python में numpy.convolve() से 1D अनुक्रमों का कन्वोल्यूशन (mode='same')

परिचय

mode='same' आउटपुट लंबाई max(M, N) लौटाता है, जो पहली सरणी के आकार के बराबर होता है। सीमा प्रभाव अभी भी दिखाई देते हैं।

चरण

1. लाइब्रेरी आयात करें

import numpy as np

2. दो 1D सरणियाँ बनाएं

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

3. सरणी जानकारी प्रदर्शित करें

print("सरणी1...\n", arr1)
print("\nसरणी2...\n", arr2)
print("\nसरणी1 के आयाम...\n", arr1.ndim)
print("\nसरणी2 के आयाम...\n", arr2.ndim)
print("\nसरणी1 का आकार...\n", arr1.shape)
print("\nसरणी2 का आकार...\n", arr2.shape)

4. 'same' मोड में कन्वोल्यूशन

print("\nपरिणाम (same)...\n", np.convolve(arr1, arr2, mode='same'))

पूर्ण उदाहरण

import numpy as np

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

print("सरणी1...\n", arr1)
print("\nसरणी2...\n", arr2)
print("\nसरणी1 के आयाम...\n", arr1.ndim)
print("\nसरणी2 के आयाम...\n", arr2.ndim)
print("\nसरणी1 का आकार...\n", arr1.shape)
print("\nसरणी2 का आकार...\n", arr2.shape)

# Same मोड: आउटपुट आकार = max(3,3) = 3
print("\nपरिणाम....\n", np.convolve(arr1, arr2, mode='same'))

आउटपुट

सरणी1...
 [1 2 3]
सरणी2...
 [0.  1.  0.5]
सरणी1 के आयाम...
 1
सरणी2 के आयाम...
 1
सरणी1 का आकार...
 (3,)
सरणी2 का आकार...
 (3,)
परिणाम....
 [1.  2.5  4.]

गणना विवरण

Full कन्वोल्यूशन (लंबाई 5): [0., 1., 2.5, 4., 1.5]

Same मोड केंद्रीय 3 तत्व लेता है: [1., 2.5, 4.]