Numpy 沿轴卷积 2 个二维数组

Question

我有 2 个二维数组。我试图沿轴 1 进行卷积。np.convolve没有提供axis参数。这里的答案是，使用 1 个 2D 数组与 1D 数组进行卷积np.apply_along_axis。但它不能直接应用于我的用例。这里的问题没有答案。

MWE如下。

import numpy as np

a = np.random.randint(0, 5, (2, 5))
"""
a=
array([[4, 2, 0, 4, 3],
       [2, 2, 2, 3, 1]])
"""
b = np.random.randint(0, 5, (2, 2))
"""
b=
array([[4, 3],
       [4, 0]])
"""

# What I want
c = np.convolve(a, b, axis=1)  # axis is not supported as an argument
"""
c=
array([[16, 20,  6, 16, 24,  9],
       [ 8,  8,  8, 12,  4,  0]])
"""

我知道我可以使用 来完成此操作np.fft.fft，但这似乎是完成简单事情的不必要的步骤。有没有一种简单的方法可以做到这一点？谢谢。

Answer 1

为什么不直接使用 进行列表理解zip呢？

>>> np.array([np.convolve(x, y) for x, y in zip(a, b)])
array([[16, 20,  6, 16, 24,  9],
       [ 8,  8,  8, 12,  4,  0]])
>>> 

或者与scipy.signal.convolve2d：

>>> from scipy.signal import convolve2d
>>> convolve2d(a, b)[[0, 2]]
array([[16, 20,  6, 16, 24,  9],
       [ 8,  8,  8, 12,  4,  0]])
>>>