python - 重新采样并调整 numpy 数组的大小

Question

我想按照这里的建议对 numpy 数组重新取样 Resampling a numpy array representing an image然而，这种重采样将通过一个因素来实现，即

x = np.arange(9).reshape(3,3)
print scipy.ndimage.zoom(x, 2, order=1)

将创建 (6,6) 的形状，但我如何才能将数组重新采样到 (4,6)、(6,8) 或 (6,10) 形状内的最佳近似值？

Answer 1

不是将单个数字传递给 zoom 参数，而是给出一个序列:

scipy.ndimage.zoom(x, zoom=(1.5, 2.), order=1)
#array([[0, 0, 1, 1, 2, 2],
#       [2, 2, 3, 3, 4, 4],
#       [4, 4, 5, 5, 6, 6],
#       [6, 6, 7, 7, 8, 8]])

使用序列 (2., 2.75) 和 (2., 3.5) 你会得到形状为 (6, 8) 的输出数组code> 和 (6, 10)。