大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
网上找了好多文章都没有提到这个东西，没有说明 wavedec2 函数各个返回值究竟是什么意思
我们先看看 wavedec2 函数的大概形式，
pywt.wavedec2(data, wavelet, mode=’symmetric’, level=None, axes=(-2, -1))
data: 输入的数据
wavelet: 小波基
level: 尺度（要变换多少层）
return： 返回的值要注意，每一层的高频都是包含在一个tuple中，例如三层的话返回为 [cl, (cH3, cV3, cD3), (cH2, cV2, cD2)， (cH1, cV1, cD1)]
单单这么看可能不太好懂，所以来个实例，我的目的是把11.xlsx 里面的灰度图像进行3层的小波变换，并要提取变换后的低频分量的系数和高频分量的系数
实例
import pywt
import xlrd
import numpy as np
def excel2matrix(path): # 把xlsx文件的数据变成np.array数组
data = xlrd.open_workbook(path)
table = data.sheets()[0]
nrows = table.nrows # 行数
ncols = table.ncols # 列数
datamatrix = np.zeros((nrows, ncols))
for i in range(nrows):
rows = table.row_values(i)
datamatrix[i,:] = rows
return datamatrix
pathX = '11.xlsx' # 数据路径
x = excel2matrix(pathX) # 我的灰度图数据
w = 'sym4' # 小波基类型
l = 3 # 小波变换层次
coeffs = pywt.wavedec2(x,w,l)
[cl, (cH3, cV3, cD3), (cH2, cV2, cD2), (cH1, cV1, cD1)] = coeffs
说一下这个 coeffs 返回值究竟是个啥，它是个列表，里面主要有两个东西：1）低频系数，以数组形式存放。2）高频系数，每一层的（水平、垂直、对角线）高频系数构成一个 3 维元组，所以有几层小波分解就有几个元组
有的同学可能不知道怎么设置看到代码运行后各变量的值 ，可以参考我这篇文章 pycharm 设置在控制台运行，显示代码涉及到的变量值（类似matlab的工作空间）
使用 wavedec2 函数时注意输入参数的匹配，尽量用名称指定，不要用参数位置匹配，如果用参数位置匹配，一定要检查是否每个参数都匹配正确。不然可能会出现我这篇文章里面的错误 ValueError: too many values to unpack (expected 4)错误，小波变换函数 wavedec2 使用时提示的
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