假设我有一个大小为 (100,100,100) 的 3d 数组，我想覆盖或复制这个数组，该数组以空间中的各个点（所有方向的范围为 0-100）为中心，生成的 3d 数组的大小为(100,100,100)。将连接数组边缘附近的任何点以保持数组的结果大小
我通过查找数组索引的范围并对其进行处理来手动编写此代码，但我怀疑有一种更简单的方法。
arr1.shape (100, 100, 100)
点[0] = [5.5, 45.32, 35.0] ...点[n] = [85.0, 15,2, 90.1]
arr2 = np.zeros((100,100,100),float) 对于我将手动查找并复制的每个点 arr2[minx:maxx,miny:maxy,minz,maxz] = arr1[minx:maxx,miny:maxy,minz,maxz ] 其中 min 和 max 是数组的索引。
是的，我正在尝试将这个内核卷积到点上。我查看了 numpy.convolve 但不知道如何使用 scipy 进行操作。