Question

我有一个W x H数组A1。存在另一个W x M阵列A2，其中M <＆lt;＆lt; H。沿该维度的这些M点应该被放置在所有W维度的等间隔单元格中。

我已经实现了这个目标

hopSize = H / M
A1[:, 0 : min(A1.shape[1], hopSize*M) : hopSize] = A2

现在我想填充M个锚点的值来填充沿H维度的那些锚点之间的所有点，例如，Anchor 1的值将被复制到A1[:, Anchor1 : Anchor2]的每个点。

我想知道是否有办法在不使用for循环的情况下实现这一目标。

Answer 1

一般方法是使用scipy.interpolate.interp1d：

import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d

# generate some example data
W = 3
H = 10
M = 5

A2 = np.arange(W * M).reshape(W, M)
print(A2)
# [[ 0  1  2  3  4]
#  [ 5  6  7  8  9]
#  [10 11 12 13 14]]

# the initial column indices for A2
x = np.arange(M)

# we create a scipy.interpolate.interp1d instance
itp_A2 = interp1d(x, A2, kind='nearest')

# the output column coordinates for A1
xi = np.linspace(0, M - 1, H)

# we get the interpolated output by calling the interp1d instance with the
# output coordinates
A1 = itp_A2(xi)
print(A1)
# [[  0.   0.   1.   1.   2.   2.   3.   3.   4.   4.]
#  [  5.   5.   6.   6.   7.   7.   8.   8.   9.   9.]
#  [ 10.  10.  11.  11.  12.  12.  13.  13.  14.  14.]]

除了最近邻插值，你还可以做线性，二次，立方等等。

对于使用最近邻插值按整数因子进行上采样的特殊情况，您可以使用np.repeat：

# upsampling factor
fac = H / M

print(np.repeat(A2, fac, 1))
# [[ 0  0  1  1  2  2  3  3  4  4]
#  [ 5  5  6  6  7  7  8  8  9  9]
#  [10 10 11 11 12 12 13 13 14 14]]

在Numpy数组的行或列之间插值

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