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问astropy.convolution.convolve返回nan值
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Stack Overflow用户

提问于 2015-07-01 08:01:54

回答 2查看 979关注 0票数 1

我正在尝试使用无意义模块来平滑我的数据。作为一个1D示例，我尝试了以下代码：

import numpy as np
from astropy import convolution as conv
var1=np.arange(10)
kernel=np.asarray([-1,1,0])
conv.convolve(var1,kernel)

这在我的例子中返回：array([ nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan])

我以为它应该返回array([0,1,1,1,1,1,1,1,1,1])。我尝试过使用var1数据类型( uint8、int8和float32 )。我也尝试过使用convolve_fft，结果也是一样。

我对枕叶的卷积滤波器很熟悉，但我想在我的数据中实际出现NaN值时，使用astropy，以便使它们平滑。

python

numpy

convolution

astropy

回答 2

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2015-07-01 09:52:55

您的内核和为零，因此，astropy将引发警告

RuntimeWarning: invalid value encountered in true_divide kernel_internal /= kernel_sum

这最终导致了所有的nans。

票数 3

Stack Overflow用户

发布于 2016-12-27 16:13:16

如前所述，这是因为内核之和为零：

>>> import numpy as np
>>> np.sum(kernel)  # kernel = np.asarray([-1,1,0])
0

如果不对kernel进行规范化，这本身就不是问题，但是astropy.convolution.convolve总是对内核进行规范化，以便在数组中对NaN进行内插(因为astropy1.3也屏蔽了)值，并将结果再次乘以原始内核的总和(除非显式使用normalize_kernel=True)。

即使你已经说过你对它很熟悉，你还是可以使用scipy.ndimage.convolve

>>> from scipy.ndimage import convolve

>>> convolve(var1, kernel[::-1])  # var1=np.arange(10)
array([0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])

然后自己做插值、卷积和NaN定位！(不是很好，但有了零和、无符号和混合签名内核，您就无法正确地进行转换)。

但是，在使用[::-1]时，需要反转内核(因此是枕骨 )。

在您的情况下，您还可以简单地使用numpy.diff (它删除了前导零)：

>>> np.diff(var1)
array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])

票数 0

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/31155735

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