使用週期性邊界條件模糊3D numpy陣列

Question

我有一個我想（高斯）模糊的3D矩陣。這我可以用scipy.ndimage.filters.gaussian_filter()。我的問題是，我該怎麼做才能讓邊緣上的像素模糊，以便遵守週期性邊界條件？

我的意思是，當考慮到a[0,:,:]的元素時，分配給該元素的平均值也應該受a[-1,:,:]中的元素的影響。

我想過多次連接相同的數組a，以便我有一個形式爲[[[a,a,a],[a,a,a],[a,a,a]],[[a,a,a],[a,a,a],[a,a,a]],[[a,a,a],[a,a,a],[a,a,a]]]的數組，即由3×3網格a s組成的數組。 我會模糊結果數組。由於我的矩陣相當大（200×200×200），我試圖避免這樣做。 （我可以考慮一個由此產生的大陣列的子陣列，其中我在中心留下了大約a的餘量，但是，每次改變模糊半徑時都需要確定邊距的大小）。簡單而有效的方法來做到這一點？

Answer 1

將mode關鍵字參數設置爲'wrap'將強制執行週期邊界條件。代碼將如下所示。

result = gaussian_filter(a, sigma = 1., mode='wrap') 

當然，用您的實際參數代替西格馬。