如何用 python 中的一维数组生成旋转对称函数？
How to generate a rotationally symmetric function with a 1d array in python?
我有一个一维数组，我想围绕它的中心旋转它以生成一个对称的二维数组。我该怎么做？
例如，我通过 scipy 定义了一个一维 window 数组，现在我想生成其具有旋转对称性的二维版本。然而，numpy.outer的结果不具有旋转对称性。
from scipy.signal import windows
import matplotlib.pyplot as plt
exp1 = windows.get_window(('exponential', None, 5), 60)
exp2d = np.sqrt(np.outer(exp1, exp1))
plt.imshow(exp2d)
我意识到，如果一维window有一个解析形式，那么做起来就很简单了。但是，对于没有解析形式的任意一维数组（函数），是否有一些通用的方法？
是的，这是可以做到的。这是一个可能的方法：
像这样生成一个“半径”图像，其中每个点的像素值是它到中心的距离：
计算 f(radius)，其中 f 是任何一维函数。例如：
或者，如果您有一个一维数组而不是一个函数，则使用 scipy.interpolate.interp1d 对它进行插值，例如 f = interpolate.interp1d(x, y)。
我有一个一维数组，我想围绕它的中心旋转它以生成一个对称的二维数组。我该怎么做？
例如，我通过 scipy 定义了一个一维 window 数组，现在我想生成其具有旋转对称性的二维版本。然而，numpy.outer的结果不具有旋转对称性。
from scipy.signal import windows
import matplotlib.pyplot as plt
exp1 = windows.get_window(('exponential', None, 5), 60)
exp2d = np.sqrt(np.outer(exp1, exp1))
plt.imshow(exp2d)
我意识到，如果一维window有一个解析形式，那么做起来就很简单了。但是，对于没有解析形式的任意一维数组（函数），是否有一些通用的方法？
是的，这是可以做到的。这是一个可能的方法：
像这样生成一个“半径”图像，其中每个点的像素值是它到中心的距离：
计算
f(radius)，其中f是任何一维函数。例如：或者，如果您有一个一维数组而不是一个函数，则使用 scipy.interpolate.interp1d 对它进行插值，例如
f = interpolate.interp1d(x, y)。