NumPy · 函数

卷积

计算两个一维数组的离散线性卷积。模式：full、same、valid。

调用签名(数组1, 数组2, 模式='full')

卷ZHONGWEN
PYTHON

Chinese example

中文代码示例

# 完整案例：按字段调用 卷积
设 结果 = NumPy.卷积(
    数组1=[1, 2, 3, 4],  # 必填；按函数业务含义传入 数组1;首次使用建议先 打印...
    数组2=[1, 2, 3, 4],  # 必填；按函数业务含义传入 数组2;首次使用建议先 打印...
    模式='full',  # 可选；操作模式或处理模式,如 默认 / 严格 / 宽松
)
打印(结果)

可直接放进 .cs / .中py 文件运行。转换器会把中文代码交给真实 Python 解释器。

Parameters

参数说明

3 个参数

参数类型 / 传入方式说明

数组1可选 · 默认无

未声明位置参数或字段名=值

按函数业务含义传入数组1;首次使用建议先打印(结果) 确认其作用。

常见错误：漏传会报 TypeError: missing required argument: '数组1';检查调用是否漏了这行

数组2可选 · 默认无

未声明位置参数或字段名=值

按函数业务含义传入数组2;首次使用建议先打印(结果) 确认其作用。

常见错误：漏传会报 TypeError: missing required argument: '数组2';检查调用是否漏了这行

模式可选 · 默认 'full'

未声明位置参数或字段名=值

操作模式或处理模式,如默认 / 严格 / 宽松。

常见错误：类型不匹配会报 TypeError;按字段类型列传值,首次使用建议先打印(结果) 确认结构

Playbook

基础用法 · 进阶组合 · 错误排查

# 完整案例：按字段调用 卷积
设 结果 = NumPy.卷积(
    数组1=[1, 2, 3, 4],  # 必填；按函数业务含义传入 数组1;首次使用建议先 打印...
    数组2=[1, 2, 3, 4],  # 必填；按函数业务含义传入 数组2;首次使用建议先 打印...
    模式='full',  # 可选；操作模式或处理模式,如 默认 / 严格 / 宽松
)
打印(结果)

# 进阶组合:卷积 配合 NumPy 业务流使用
设 数据 = NumPy.数组([1, 2, 3, 4, 5])
设 结果 = NumPy.卷积(
    数组1=[1, 2, 3, 4],  # 必填
    数组2=[1, 2, 3, 4],  # 必填
    模式='full',  # 可选
)
设 总和 = NumPy.求和(数据)
打印(结果)

# 错误排查:覆盖 2 个必填参数

## 参数 1: 数组1
# 错误:漏传会报 TypeError: missing required argument
# 设 结果 = NumPy.卷积()  # TypeError
# 修复:补上必填字段
设 结果 = NumPy.卷积(数组1=[1, 2, 3, 4])

## 参数 2: 数组2
# 错误:漏传会报 TypeError: missing required argument
# 设 结果 = NumPy.卷积()  # TypeError
# 修复:补上必填字段
设 结果 = NumPy.卷积(数组2=[1, 2, 3, 4])
打印(结果)