np.convolve()是numpy库的一个内置方法，用于返回两个一维向量的离散线性卷积。numpyconvolve()方法接受三个参数，即v1、v2和**模式，**并返回v1和v2一维向量的离散线性卷积。
给定的两个信号（numpy中的数组）的卷积可以定义为第一个信号（数组）的积分，反转，卷积到第二个信号（数组）上，并在两个向量重叠的地方相乘（用标量积）。
离散卷积操作可以用以下的函数来定义。
(v1*v2)[n]=∑v1[m]v2[n-m]
numpy.convolve(v1,v2,mode)参数Numpyconvolve()函数最多需要三个参数：
v1：数组_like，第一个一维输入数组。假设它的形状为(M,)
v2:array_like，第二个一维输入数组。假设它的形状是(N,)
模式：{'完整'、'相同'、'有效'}，可选
它是一个可选的参数，有三种不同的模式，解释如下：
convolve()方法返回v1和v2一维向量的离散线性卷积。
#importingthenumpymoduleimportnumpyasnp#Makingfist1-Dvectorv1v1=np.array([3,7])print("Firstvectorsequenceis:",v1)#Makingsecond1-Dvectorv2v2=np.array([1,2,5,7])print("Secondvectorsequenceis:",v2)print("\nprintinglinearconvolutionresultbetweenv1andv2usingdefault'full'mode:")print(np.convolve(v1,v2))print("\nprintinglinearconvolutionresultbetweenv1andv2using'same'mode:")print(np.convolve(v1,v2,mode='same'))print("\nprintinglinearconvolutionresultbetweenv1andv2using'valid'mode:")print(np.convolve(v1,v2,mode='valid'))输出Firstvectorsequenceis:[37]Secondvectorsequenceis:[1257]printinglinearconvolutionresultbetweenv1andv2usingdefault'full'mode:[313295649]printinglinearconvolutionresultbetweenv1andv2using'same'mode:[3132956]printinglinearconvolutionresultbetweenv1andv2using'valid'mode:[132956]解释在程序convolve1.py中，我们取了两个一维的输入向量v1和v2。然后我们通过使用三种不同的模式来显示输出的线性卷积值。
由于v1=[37]，v2=[1257]，并且操作是在完全模式下进行的，输出阵列的形状将由公式长度***（M+N-1）***给出，这里M=2，N=4。因此，结果矢量的形状将是2+4-1=5。
X从[37]反转到[73]，然后我们进行乘法运算。
第一个元素。7*未定义（推断为0）+3*1=3
第二个元素。7*1+3*2=13
第三元素。7*2+3*5=29
第四元素。7*5+3*7=56
第五元素是7*7+3*未定义（推断为0）=49
因此，结果是：[313295649]
由于v1=[37]，v2=[1257]，并且操作是在相同模式下进行的，输出数组的形状将由公式max(M,N)给出，这里M=2，N=4。因此，结果向量的形状将是4。
X从[37]反转到[73]，然后我们进行乘法运算：
第一个元素：7*未定义（推断为0）+3*1=3
第二个元素：7*1+3*2=13
第三元素：7*2+3*5=29
第四元素：7*5+3*7=56
由于v1=[37]，v2=[1257]，并且操作是在有效模式下进行的，输出数组的形状将由公式max(M,N)-min(M,N)+1给出，这里M=2，N=4，因此结果向量的形状将是：4-2+1=3.