如何与QUOT;规模＆QUOT;一个numpy的阵列？ [英] How to "scale" a numpy array?

问题描述

我想通过n的因子缩放形状的阵列（H; W），因此，形状的阵列（H * N，W * n）时，与

说，我有一个2x2的阵列：

 阵列（[1,1]
       [0，1]]）
 

我想扩展阵列，成为4×4：

 阵列（[1,1，1,1]
       [1，1，1，1]，
       [0，0，1，1]，
       [0，0，1，1]]）
 

也就是说，原来的阵列中的每个单元的值被复制到4对应的细胞所得到的数组中为止。假设任意数组的大小和比例因子，什么是做到这一点的最有效方法是什么？

解决方案

您应该使用 Kronecker积，<一个HREF =htt​​p://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.kron.html> numpy.kron ：

  

计算Kronecker积，取得由第一缩放第二阵列块构成的复合阵列

 导入numpy的是NP
一个= np.array（[1,1]，
              [0，1]]）
N = 2
np.kron（一，np.ones（（N，N）））
 

这给你想要什么：

 阵列（[1,1，1,1]
       [1，1，1，1]，
       [0，0，1，1]，
       [0，0，1，1]]）
 

I would like to scale an array of shape (h, w) by a factor of n, resulting in an array of shape (h*n, w*n), with the.

Say that I have a 2x2 array:

array([[1, 1],
       [0, 1]])

I would like to scale the array to become 4x4:

array([[1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1],
       [0, 0, 1, 1],
       [0, 0, 1, 1]])

That is, the value of each cell in the original array is copied into 4 corresponding cells in the resulting array. Assuming arbitrary array size and scaling factor, what's the most efficient way to do this?

解决方案

You should use the Kronecker product, numpy.kron:

Computes the Kronecker product, a composite array made of blocks of the second array scaled by the first

import numpy as np
a = np.array([[1, 1],
              [0, 1]])
n = 2
np.kron(a, np.ones((n,n)))

which gives what you want:

array([[1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1],
       [0, 0, 1, 1],
       [0, 0, 1, 1]])

这篇关于如何与QUOT;规模＆QUOT;一个numpy的阵列？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！