numpy卷积代码
    以下是一个使用NumPy库进行卷积操作的示例代码：
    python.
    import numpy as np.
    def convolution(image, kernel):
        image_height, image_width = image.shape.
        kernel_height, kernel_width = kernel.shape.
        # 计算卷积结果的尺寸。
        output_height = image_height kernel_height + 1。
        output_width = image_width kernel_width + 1。
        # 创建一个与卷积结果尺寸相同的空数组。
numpy库名词解释
        output = np.zeros((output_height, output_width))。
        # 执行卷积运算。
        for i in range(output_height):
            for j in range(output_width):
                output[i, j] = np.sum(image[i:i+kernel_height, j:j+kernel_width]  kernel)。
        return output.
    # 示例输入数据。
    image = np.array([[1, 2, 3, 4, 5],。
                      [6, 7, 8, 9, 10],。
                      [11, 12, 13, 14, 15],。
                      [16, 17, 18, 19, 20],。
                      [21, 22, 23, 24, 25]])。
    kernel = np.array([[1, 0, -1],。
                      [1, 0, -1],。
                      [1, 0, -1]])。
    # 调用卷积函数。
    result = convolution(image, kernel)。
    print("卷积结果，")。
    print(result)。
    这段代码定义了一个`convolution`函数，接受输入的图像和卷积核作为参数。函数首先计算输出结果的尺寸，然后创建一个与结果尺寸相同的空数组。接下来，通过两个嵌套的循环遍历图像的每个像素位置，并执行卷积运算，将计算结果存储在输出数组中。最后，返回卷积结果。
    在示例中，输入图像为一个5x5的矩阵，卷积核为一个3x3的矩阵。输出结果将是一个3x3的矩阵，其中每个元素是卷积运算的结果。
    请注意，这只是一个简单的示例代码，实际使用时可能需要考虑边界处理、填充等情况。NumPy库还提供了更多高级的卷积函数和选项，可以根据具体需求进行选择和使用。

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