我是卷积方面的菜鸟，我正在使用Python。我正在尝试将一维数组与一维高斯进行卷积，我的数组是
B = [0.011,0.022,.032,0.027,0.025,0.033,0.045,0.063,0.09,0.13,0.17,0.21]。
高斯的 FWHM 是 5。所以我计算出 sigma 现在5/2.385 = ~2.09，我有 2 个选择：
使用高斯标准方程生成高斯核并使用 np.convolve(array, Gaussian) 我使用的高斯方程
使用scipy.ndimage.gaussian_filter1d
由于两者都是卷积任务，理论上两者应该给出相似的输出。但事实并非如此。为什么会这样呢？
我附上了一张图像，其中绘制了该阵列与另一个等距阵列的关系
A = [1.0, 3.0, 5.0, 7.0, 9.0, 11.0, 13.0, 15.0, 17.0, 19.0, 21.0, 23.0]。
数组 (B) 相对于等距数组 (A) 绘制
基本上，我想将convolved array和non-convolved数组一起绘制到 与 之间A。我该怎么做？
