Python-Median-Filter für 1D-numpy array

Ich habe eine numpy.array mit einer dimension dim_array. Ich freue mich, um zu erhalten ein median-filter wie scipy.signal.medfilt(data, window_len).

Diese in der Tat nicht die Arbeit mit numpy.array werden kann, weil die dimension (dim_array, 1) und nicht (dim_array, ).

So erhalten solche filter?

Nächsten, noch eine Frage, wie bekomme ich andere filter, D. H., min, max, Mittelwert?

Vielleicht möchten Sie einfach nur Umformen/glätten Ihre (N,1) - array (N,).
Also vielleicht habe ich zu tun: data = np.reshape(data, len(data))
Besser data.flatten(order='C'); diese Arbeit! Danke @John Zwinck. Jetzt für die zweite Frage, wie bekomme ich diese anderen Filter?

InformationsquelleAutor l.l. | 2017-01-25

  1. 2

    Basierend auf post, wir erstellen könnte Schiebefenster zu bekommen 2D array von solchen windows festgelegt wird, wie Zeilen in es. Diese windows würde nur den Blick in die data array, so dass kein memory-Verbrauch und damit wäre ziemlich effizient. Dann würden wir Sie einfach verwenden Sie diese ufuncs entlang jeder Zeile axis=1.

    So, zum Beispiel sliding-median` konnte berechnet werden, wie so

    np.median(strided_app(data, window_len,1),axis=1)

    Für die anderen ufuncs verwenden Sie einfach den jeweiligen ufunc Namen gibt : np.min, np.max & np.mean. Bitte beachten Sie hier gemeint ist, zu geben, eine generische Lösung zu verwenden ufunc unterstützte Funktionen.

    Für die beste Leistung, muss man immer noch schauen Sie in spezifischen Funktionen, die eingebaut sind für diese Zwecke. Für die vier geforderten Funktionen, haben wir die gelieferten, wie so

    Median : scipy.signal.medfilt.

    Max : scipy.ndimage.Filter.maximum_filter1d.

    Min : scipy.ndimage.Filter.minimum_filter1d.

    Bedeuten : scipy.ndimage.Filter.uniform_filter1d

    vielen Dank für Ihre Antwort. Sie funktioniert perfekt
    Nochmals vielen Dank @Divakar

    InformationsquelleAutor Divakar

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