重新采样并调整numpy数组的大小

Question

我想按照Resampling a numpy array representing an image的建议重新采样一个numpy数组，但是这个重新采样将通过一个因素进行重新采样。

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

将创建（6,6）的形状但是如何将数组重新采样到例如（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，而是提供一个序列：

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)，您将分别获得形状为(6, 8)和(6, 10)的输出数组。