python一维向量 高斯滤波

高斯滤波是一种常用的平滑滤波方法，常被应用于图像处理领域。在Python中，可以使用numpy和scipy库实现对一维向量的高斯滤波。

首先，我们需要导入numpy和scipy库。然后，定义一个一维向量（数组）来表示待滤波的数据。

import numpy as np
from scipy.ndimage import gaussian_filter1d

# 定义一维向量
vector = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

接下来，我们可以使用`gaussian_filter1d`函数对一维向量进行高斯滤波。这个函数接受三个参数：输入向量、滤波的标准差（控制平滑程度）和滤波区域的大小。

# 进行高斯滤波
sigma = 1  # 标准差
filtered_vector = gaussian_filter1d(vector, sigma)

最后，我们可以打印滤波后的向量来观察滤波效果。

print(filtered_vector)

在这个例子中，我们使用标准差为1的高斯滤波对一维向量进行了平滑处理。你可以根据具体需求调整标准差的大小，从而控制平滑程度。