Python Filtre Médian pour les 1D tableau numpy

J'ai un numpy.array avec une dimension dim_array. Je suis impatient d'obtenir un filtre médian comme scipy.signal.medfilt(data, window_len).

C'est en fait ne fonctionne pas avec numpy.array peut-être parce que la dimension est (dim_array, 1) et pas (dim_array, ).

Comment faire pour obtenir un tel filtre?

Ensuite, une autre question, comment puis-je obtenir autre filtre, c'est à dire, min, max, moyenne?

  • Peut-être vous voulez juste pour remodeler/aplatir votre (N,1) tableau (N,).
  • Alors peut-être que j'ai à faire: data = np.reshape(data, len(data))
  • Mieux data.flatten(order='C'); ce travail! Merci @Jean Zwinck. Maintenant, pour la deuxième question, comment puis-je obtenir ces autres filtres?
InformationsquelleAutor l.l. | 2017-01-25
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    Basé sur ce post, nous avons pu créer des fenêtres coulissantes pour obtenir un 2D tableau de ces fenêtres défini en tant que lignes. Ces fenêtres ne serait qu'une vue sur la data tableau, donc pas de consommation de la mémoire et donc serait assez efficace. Ensuite, il nous serait tout simplement l'utilisation de ces ufuncs le long de chaque ligne axis=1.

    Ainsi, par exemple sliding-médiane peut être calculée comme le

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

    Pour les autres ufuncs, il suffit d'utiliser l'respectives ufunc noms : np.min, np.max & np.mean. Veuillez noter que ce service est destiné à donner une solution générique à utiliser ufunc fonctionnalités prises en charge.

    Pour le meilleur rendement, il faut toujours regarder dans les fonctions spécifiques qui sont intégrés à ces fins. Pour les quatre fonctions, nous avons les objets internes, comme le

    Médiane : scipy.signal.medfilt.

    Max : scipy.ndimage.les filtres.maximum_filter1d.

    Min : scipy.ndimage.les filtres.minimum_filter1d.

    Dire : scipy.ndimage.les filtres.uniform_filter1d

    • merci beaucoup pour votre réponse. Ils fonctionne parfaitement
    • Merci encore @Divakar
    InformationsquelleAutor Divakar