如果在一维数组中使用numpy.correlate和scipy.signal.correlate，这两者是否有区别？
如果在一维数组中使用numpy.correlate和scipy.signal.correlate，这两者是否有区别？
提问于 2019-09-05 11:07:36
枕叶相关函数的文献表明，它可以用于N维数组。
scipy.signal.correlate(in1，in2，mode='full'，method='auto') 交叉相关的两个N维阵列。交叉相关的in1和in2，输出大小由模式参数决定.
而numpy的相关关系只能用于一维序列。
numpy.correlate(a，v，mode='valid') 两个一维序列的互相关。该函数计算信号处理文本中通常定义的相关性： c_{av}k = sum_n an+k * conj(vn) A和v序列在必要时为零填充，而conj为共轭。
那么，如果这两个函数都用于两个一维数组，这些函数会有所不同吗？如果不是，numpy.correlate的用途是什么？
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2019-09-05 11:33:56
在某些情况下，use实现将调用numpy版本，但在可能更快的时候也会使用更快的基于FFT的实现。有关详细信息，请参阅choose_conv_method或来源
这种“复制”是为了使numpy能够提供一个优化的函数基础，这些函数通常由can扩展，以提供更完整的功能覆盖(通常不那么优化，但仍然主要是本机代码非常快速和数字稳定)。这种明显重复的其他例子是线性代数功能(linalg包)和傅里叶变换(其中numpy提供了一些有限的函数，并将fftpack的大部分输出)。
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https://stackoverflow.com/questions/57804124
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