我有一个表示空间数据的二维numpy数组。我需要增加它的分辨率,并且需要在整个空间均匀分布数值。例如,一个值为5的元素将变成:
1.25 1.25 1.25 1.25
我查看了imresize,但我认为插值选项对此无效。也许有其他方法?如果可能的话,我想避免迭代行和列。非常感谢您的帮助!谢谢!
1.25 1.25 1.25 1.25
我查看了imresize,但我认为插值选项对此无效。也许有其他方法?如果可能的话,我想避免迭代行和列。非常感谢您的帮助!谢谢!
只需将其高度和宽度定义的块中元素的数量相除,然后复制/扩展即可。要进行复制,我们可以使用np.repeat
或np.lib.stride_tricks.as_strided
。
使用np.repeat
-
def upscale_repeat(a, h, w):
return (a/float(h*w)).repeat(h, axis=0).repeat(h, axis=1)
使用np.lib.stride_tricks.as_strided
和tile_array
数组函数,可以实现更高效的索引操作。
def upscale_strided(a, h, w):
return tile_array(a/float(h*w), h, w)
示例运行 -
In [140]: a
Out[140]:
array([[ 7, 6, 9],
[ 6, 6, 10]])
In [141]: upscale_repeat(a, 2, 2)
Out[141]:
array([[ 1.75, 1.75, 1.5 , 1.5 , 2.25, 2.25],
[ 1.75, 1.75, 1.5 , 1.5 , 2.25, 2.25],
[ 1.5 , 1.5 , 1.5 , 1.5 , 2.5 , 2.5 ],
[ 1.5 , 1.5 , 1.5 , 1.5 , 2.5 , 2.5 ]])
In [142]: upscale_repeat(a, 2, 3)
Out[142]:
array([[ 1.17, 1.17, 1.17, 1. , 1. , 1. , 1.5 , 1.5 , 1.5 ],
[ 1.17, 1.17, 1.17, 1. , 1. , 1. , 1.5 , 1.5 , 1.5 ],
[ 1. , 1. , 1. , 1. , 1. , 1. , 1.67, 1.67, 1.67],
[ 1. , 1. , 1. , 1. , 1. , 1. , 1.67, 1.67, 1.67]])