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python - 通过最近邻平铺对 numpy 数组进行上采样的快速方法

coder 2023-08-13 原文

<分区>

我有一个 MxN 的二维整数数组，我想将该数组扩展为 (BM)x(BN)，其中 B 是方 block 边的长度，因此输入数组的每个元素在最终数组中重复为 BxB block 。下面是一个带有嵌套 for 循环的示例。有没有更快/内置的方法？

import numpy as np

a = np.arange(9).reshape([3,3])            # input array - 3x3
B=2.                                       # block size - 2  
A = np.zeros([a.shape[0]*B,a.shape[1]*B])  # output array - 6x6

# Loop, filling A with tiled values of a at each index
for i,l in enumerate(a):                   # lines in a
    for j,aij in enumerate(l):             # a[i,j]
        A[B*i:B*(i+1),B*j:B*(j+1)] = aij

结果...

a=      [[0 1 2]
         [3 4 5]
         [6 7 8]]

A =     [[ 0.  0.  1.  1.  2.  2.]
         [ 0.  0.  1.  1.  2.  2.]
         [ 3.  3.  4.  4.  5.  5.]
         [ 3.  3.  4.  4.  5.  5.]
         [ 6.  6.  7.  7.  8.  8.]
         [ 6.  6.  7.  7.  8.  8.]]

平铺pythonsectionnoticeemarraysnumpy

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