调整 NumPy 数组的大小和拉伸

Question

我正在使用 Python 工作，并且有一个像这样的 NumPy 数组：

[1,5,9]
[2,7,3]
[8,4,6]

如何将其拉伸到某个值像下面这样？

[1,1,5,5,9,9]
[1,1,5,5,9,9]
[2,2,7,7,3,3]
[2,2,7,7,3,3]
[8,8,4,4,6,6]
[8,8,4,4,6,6]

这些只是一些示例数组，我实际上会调整数组的几个大小，而不仅仅是这些。

我对此很陌生，我似乎无法集中精力思考我需要做什么。

Answer 1

@KennyTM 的答案非常巧妙，并且确实适合您的情况，但作为替代方案，可能会为扩展数组提供更大的灵活性，请尝试 np.repeat：

>>> a = np.array([[1, 5, 9],
              [2, 7, 3],
              [8, 4, 6]])

>>> np.repeat(a,2, axis=1)
array([[1, 1, 5, 5, 9, 9],
       [2, 2, 7, 7, 3, 3],
       [8, 8, 4, 4, 6, 6]])

因此，这完成了沿一个轴的重复，要使其沿多个轴（如您可能想要的）重复，只需嵌套np.repeat 调用：

>>> np.repeat(np.repeat(a,2, axis=0), 2, axis=1)
array([[1, 1, 5, 5, 9, 9],
       [1, 1, 5, 5, 9, 9],
       [2, 2, 7, 7, 3, 3],
       [2, 2, 7, 7, 3, 3],
       [8, 8, 4, 4, 6, 6],
       [8, 8, 4, 4, 6, 6]])

您还可以改变任何初始行或列的重复次数。例如，如果您希望除最后一行之外的每一行重复两次：

>>> np.repeat(a, [2,2,1], axis=0)
array([[1, 5, 9],
       [1, 5, 9],
       [2, 7, 3],
       [2, 7, 3],
       [8, 4, 6]])

这里，当第二个参数是列表时，它指定按行（在本例中为行，因为 axis=0 ) 对每一行重复。

Answer 2

>>> a = numpy.array([[1,5,9],[2,7,3],[8,4,6]])
>>> numpy.kron(a, [[1,1],[1,1]])
array([[1, 1, 5, 5, 9, 9],
       [1, 1, 5, 5, 9, 9],
       [2, 2, 7, 7, 3, 3],
       [2, 2, 7, 7, 3, 3],
       [8, 8, 4, 4, 6, 6],
       [8, 8, 4, 4, 6, 6]])

Answer 3

不幸的是 numpy 不允许分数步（据我所知）。这是一个解决方法。它不像 Kenny 的解决方案那么聪明，但它利用了传统的索引：

>>> a = numpy.array([[1,5,9],[2,7,3],[8,4,6]])
>>> step = .5
>>> xstop, ystop = a.shape
>>> x = numpy.arange(0,xstop,step).astype(int)
>>> y = numpy.arange(0,ystop,step).astype(int)
>>> mg = numpy.meshgrid(x,y)
>>> b = a[mg].T
>>> b
array([[1, 1, 5, 5, 9, 9],
       [1, 1, 5, 5, 9, 9],
       [2, 2, 7, 7, 3, 3],
       [2, 2, 7, 7, 3, 3],
       [8, 8, 4, 4, 6, 6],
       [8, 8, 4, 4, 6, 6]])

（dtlussier 的解决方案更好）