overlap_slices#
- astropy.nddata.overlap_slices(large_array_shape, small_array_shape, position, mode='partial')[源代码]#
获取小数组和大数组重叠部分的切片。
给定小数组中心的一定位置,相对于大数组,返回切片元组,这些元组可用于在给定位置提取、加减小数组。此函数负责处理边界处的正确行为,其中小数组被适当地剪切。整数位置位于像素中心。
- 参数:
- large_array_shape :
tuple
的int
或int
PYTHON:PYTHON的元组:INT或PYTHON:INT 大数组的形状(对于一维数组,它可以是
int
)- small_array_shape :
int
或tuple
其中PYTHON:int或PYTHON:其元组 小阵列的形状(对于一维阵列,可以是
int
). 见mode
其他详细信息的关键字。- position : number 或
tuple
其中数字或 Python :其元组 小阵列相对于大阵列的中心位置。像素坐标应与数组形状的顺序相同。整数位置位于像素中心。对于任何轴
small_array_shape
为偶数时,位置向上取整,例如提取两个中心为1
将提取区域定义为[0, 1]
.- mode{'partial','trim','strict'},可选
在
'partial'
模式下,小阵列和大阵列的部分重叠就足够了。这个'trim'
模式类似于'partial'
模式,但是slices_small
将被调整为只返回重叠元素。在'strict'
模式时,小数组必须完全包含在大数组中,否则PartialOverlapError
提高了。在所有模式下,非重叠数组将引发NoOverlapError
.
- large_array_shape :
- 返回: