我使用numpy的关联函数得到以下结果:
In [153]: np.correlate([1],np.arange(100))
Out[153]:
array([99, 98, 97, 96, 95, 94, 93, 92, 91, 90, 89, 88, 87, 86, 85, 84, 83,
82, 81, 80, 79, 78, 77, 76, 75, 74, 73, 72, 71, 70, 69, 68, 67, 66,
65, 64, 63, 62, 61, 60, 59, 58, 57, 56, 55, 54, 53, 52, 51, 50, 49,
48, 47, 46, 45, 44, 43, 42, 41, 40, 39, 38, 37, 36, 35, 34, 33, 32,
31, 30, 29, 28, 27, 26, 25, 24, 23, 22, 21, 20, 19, 18, 17, 16, 15,
14, 13, 12, 11, 10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0])
In [154]:
这一结果似乎与90年代的情况相矛盾。numpybook页面:
根据上面的公式,我希望数组0..99增加,但是结果是数组99..0减少。你知道吗
有人能解释一下这是怎么回事吗?你知道吗
为什么实现与规范相矛盾?你知道吗
为什么颠倒清单是有意义的?你知道吗
像你期待的那样。你链接到的那本书很旧(2006年),所以它看起来像是} 中改变的)。从docs for ^{} :
numpy.correlate
自写完后就已经改变了(它实际上是在^{编辑
进一步检查,我认为差异是由于旧定义中的这一行:
所以,我相信对于你的例子,在旧的定义中,它是
y=[1]
和x=np.arange(100)
,因为len(x)
必须大于len(y)
。新定义没有这样做,而是"input arrays are never swapped",因此x=[1]
和y=np.arange(100)
。因此,差异。你知道吗相关问题 更多 >
编程相关推荐