blocks|key|1521223|text|您可以使用astropy，特别是来自astropy.modeling.models模块的Gaussian2D模型：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|1521224|from+astropy.modeling.models+import+Gaussian2D

g2d+=+Gaussian2D(x_mean=8,+y_mean=10,+x_stddev=3,+y_stddev=3)++#+specify+properties

g2d(*np.mgrid[0:100,+0:100])++#+specify+the+grid+for+the+array|code-block|syntax|javascript|1521225|​|1521226|?|atomic|1521227|1521228|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://docs.astropy.org/en/stable/modeling/#id2|1|http://docs.astropy.org/en/stable/api/astropy.modeling.functional_models.Gaussian2D.html#astropy.modeling.functional_models.Gaussian2D|2|IMAGE|IMMUTABLE|imageUrl|https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/729453d8799a4e2d36a74640b9cbb7e6.png|imageAlt^0|5|7|I|N|18|A|I|N|0|18|A|1|0|0|0|0|1|2|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|16|8|@$9|17|A|18|B|C]|$9|19|A|1A|B|C]|$9|1B|A|1C|B|C]]|D|@$9|1D|A|1E|1|1F]|$9|1G|A|1H|1|1I]]|E|$]]|$1|F|3|G|5|H|7|1J|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|K|3|L|5|6|7|1K|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|M|3|N|5|O|7|1L|8|@]|D|@$9|1M|A|1N|1|1O]]|E|$]]|$1|P|3|L|5|6|7|1P|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|Q|3|-4|5|6|7|1Q|8|@]|D|@]|E|$]]]|R|$S|$5|T|U|V|E|$W|X]]|Y|$5|T|U|V|E|$W|Z]]|10|$5|11|U|12|E|$13|14|15|-4]]]]

You could use <code>astropy</code>, especially the <a href="http://docs.astropy.org/en/stable/api/astropy.modeling.functional_models.Gaussian2D.html#astropy.modeling.functional_models.Gaussian2D" rel="nofollow noreferrer"><code>Gaussian2D</code></a> model from the <a href="http://docs.astropy.org/en/stable/modeling/#id2" rel="nofollow noreferrer"><code>astropy.modeling.models</code></a> module:

<pre><code>from astropy.modeling.models import Gaussian2D

g2d = Gaussian2D(x_mean=8, y_mean=10, x_stddev=3, y_stddev=3) # specify properties

g2d(*np.mgrid[0:100, 0:100]) # specify the grid for the array
</code></pre>

<a href="https://i.stack.imgur.com/BVV06.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/BVV06.png" alt="enter image description here"></a>

<a href="https://stackoverflow.com/questions/29731726/how-to-calculate-a-gaussian-kernel-matrix-efficiently-in-numpy">This</a> question here addresses how to generate a Gaussian kernel using numpy. However I do not understand what the inputs used <code>kernlen</code> and <code>nsig</code> are and how they relate to the mean/standard deviation usually used to describe a Gaussian distribtion.

How would I generate a 2d Gaussian kernel described by, say <code>mean = (8, 10)</code> and <code>sigma = 3</code>? The ideal output would be a 2-dimensional array representing the Gaussian distribution.

Generate a Gaussian kernel given mean and standard deviation

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这里的问题解决了如何使用numpy生成高斯内核。然而，我不明白kernlen和nsig的输入是什么，以及它们与通常用于描述高斯分布的均值/标准差之间的关系。我如何生成一个由mean = (8, 10)和sigma = 3描述的二维高斯核？理想的输出应该是表示高斯分布的二维数组。

问生成给定均值和标准差的高斯核
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