python - multiarray.correlate2(a, v, mode) 实际上是如何实现的？

Question

在了解 Numpy.correlate() 函数实际工作原理的过程中，我了解了它在纯 Python 中的实现，但我看到的结果非常令人失望:

def correlate(a, v, mode='valid', old_behavior=False):
    mode = _mode_from_name(mode)
    if old_behavior:
        warnings.warn("""Warning.""", DeprecationWarning)
        return multiarray.correlate(a, v, mode)
    else:
        return multiarray.correlate2(a, v, mode)

于是开始寻找multiarray.correlate2(a, v, mode)函数的实现，可惜没找到。我只是说，我正在寻找它，因为我试图自己实现自相关函数，并且我缺少类似于 mode='full' 参数的功能 Numpy.correlate() 使函数将结果作为一维数组返回。提前感谢您的帮助。

Answer 1

与 c 等其他语言相比，python 代码的速度可能非常差。 numpy 旨在提供对数组的高性能操作，因此开发人员决定在 c 中实现一些操作。

不幸的是，在 numpy 的代码库中找不到 correlate 的 python 实现，但是如果您熟悉 C 和python的扩展模块，你可以找到相关代码here .

不同的模式只是指定输出数组的长度。您可以通过转换输入来模拟它们:

import numpy as np
a = [1, 2, 3]
v = [0, 1, 0.5]
np.correlate(a, v, mode="full")

返回:

array([ 0.5,  2. ,  3.5,  3. ,  0. ])

用零填充 v 可以获得相同的结果:

np.correlate(a, [0, 0] + v + [0, 0])

返回相同的结果:

array([ 0.5,  2. ,  3.5,  3. ,  0. ])