我有一个大小为 48x80 的数组,现在我想将数组扩展到一个大小为 117x192 的新数组。
我读过 scipy.interpolate , 但它没有提到扩展。
如何扩展数组并将值放入新数组?
例如: 给定数组 A [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]
现在我想将数组 A 扩展到数组 B,大小为 5x7
1 x 2 x 3
x x x x x
x x x x x
4 x 5 x 6
x x x x x
x x x x x
7 x 8 x 9
其中,用插值替换这些'x'。
示例 2: 在更一般的数组中
[4 2 6 4]
[4 34 6 2]
[2 11 3 4]
[2 4 22 4]
[2 1 35 255]
[1 3 4 54]
[22 1 4 5]
如果我想要一个大小为 20x30 的新数组,我该怎么办
更新: 我发现有一个不同之处使@nicoguaro 的回答在我的情况下不起作用:
他的解决方案:
pts = np.array([[i,j] for i in np.linspace(0,1,n) for j in np.linspace(0,1,m)] )
grid_x, grid_y = np.mgrid[0:1:m*2j, 0:1:n*2j]
我的解决方案:
pts = np.array([[i,j] for i in np.linspace(0,2*m-1,m) for j in np.linspace(0,2*n-1,n)] )
grid_x, grid_y = np.mgrid[0:m*2, 0:n*2]
这会导致不同的结果。事实上,他的解决方案在大多数情况下都有效,但我猜是 TIFF 文件
最佳答案
虽然 interpolate 没有用于此特定任务的函数,但您可以轻松地使用内置选项来完成它。使用您建议的相同示例
[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]
到
1 x 2 x 3
x x x x x
x x x x x
4 x 5 x 6
x x x x x
x x x x x
7 x 8 x 9
我们可以使用这段代码
import numpy as np
import scipy.interpolate as inter
import matplotlib.pyplot as plt
A = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
vals = np.reshape(A, (9))
pts = np.array([[i,j] for i in [0.0, 0.5, 1.0] for j in [0.0, 0.5, 1.0]] )
grid_x, grid_y = np.mgrid[0:1:7j, 0:1:5j]
grid_z = inter.griddata(pts, vals, (grid_x, grid_y), method='linear')
结果为
array([[ 1. , 1.5, 2. , 2.5, 3. ],
[ 2. , 2.5, 3. , 3.5, 4. ],
[ 3. , 3.5, 4. , 4.5, 5. ],
[ 4. , 4.5, 5. , 5.5, 6. ],
[ 5. , 5.5, 6. , 6.5, 7. ],
[ 6. , 6.5, 7. , 7.5, 8. ],
[ 7. , 7.5, 8. , 8.5, 9. ]])
或者,作为图像
在这种情况下,我使用了 griddata
将在一组点 (pts
) 上定义的集合函数 (vals
) 插值到给定的直线网格(由 grid_x
和 grid_y
给出)。例如,如果您想对 $x$ 使用 nx
点,对 $y$ 使用 ny
点,则可以替换一行
grid_x, grid_y = np.mgrid[0:1:nx*1j, 0:1:ny*1j]
对于 nx=20
和 ny=15
我们得到了这张图片
您可以在 documentation of the function 查看更多示例.
更新:包括示例2,其中矩阵为
A = np.array([[4, 2, 6, 4],
[4, 34, 6, 2],
[2, 11, 3, 4],
[2, 4, 22, 4],
[2, 1, 35, 255],
[1, 3, 4, 54],
[22, 1, 4, 5]])
和一个大小为 20x30 的新数组。代码如下
import numpy as np
import scipy.interpolate as inter
import matplotlib.pyplot as plt
A = np.array([[4, 2, 6, 4],
[4, 34, 6, 2],
[2, 11, 3, 4],
[2, 4, 22, 4],
[2, 1, 35, 255],
[1, 3, 4, 54],
[22, 1, 4, 5]])
vals = np.reshape(A, (28))
pts = np.array([[i,j] for i in np.linspace(0,1,4) for j in np.linspace(0,1,7)] )
grid_x, grid_y = np.mgrid[0:1:20j, 0:1:30j]
grid_z = inter.griddata(pts, vals, (grid_x, grid_y), method='linear')
plt.matshow(A)
plt.matshow(grid_z)
plt.show()
生成的图像是:
关于python - 扩展二维数组并插入缺失值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/26212122/