This这里的问题解决了如何使用 numpy 生成高斯核。但是我不明白所使用的输入kernlen和nsig是什么以及它们与通常用于描述高斯分布的平均值/标准差有何关系。
如何生成由 mean = (8, 10) 和 sigma = 3 描述的二维高斯核？理想的输出是表示高斯分布的二维数组。
最佳答案
您可以使用astropy，尤其是 Gaussian2D型号来自astropy.modeling.models模块:
from astropy.modeling.models import Gaussian2D
g2d = Gaussian2D(x_mean=8, y_mean=10, x_stddev=3, y_stddev=3) # specify properties
g2d(*np.mgrid[0:100, 0:100]) # specify the grid for the array
关于python - 给定均值和标准差生成高斯核，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/42078840/