Comment rééchantillonner un tableau en python

Je suis nouveau en python et j'ai une question à propos de array/matrix. Voici la matrice que j'ai.Comment rééchantillonner un tableau en python

A =

[[85 77 83 ... 59 58 59]

[80 83 80 ... 57 60 58]

[75 76 81. .., 59 58 60]]

Je veux re-échantillon (je ne sais pas si c'est le mot juste) la matrice de sorte qu'il devient

B =

[[85 85 85 85 77 77 77 77 83 83 83 83 ....... 59 59 59 59 58 58 58 58 59 59 59 59]

[85 85 85 85 77 77 77 77 83 83 83 83 ....... 59 59 59 59 58 58 58 58 59 59 59 59]

[85 85 85 85 77 77 77 77 83 83 83 83 ... .... 59 59 59 59 58 58 58 58 59 59 59 59]

[85 85 85 85 77 77 77 77 83 83 83 83 ....... 59 59 59 59 58 58 58 58 59 59 59 59]

[80 80 80 80 83 83 83 83 80 80 80 80 ....... 57 57 57 57 60 60 60 60 58 58 58 58]

[80 80 80 80 83 83 83 83 80 80 80 80 ....... 57 57 57 57 60 60 60 60 58 58 58 58]

[80 80 80 80 83 83 83 83 80 80 80 80 ....... 57 57 57 57 60 60 60 60 58 58 58 58]

[80 80 80 80 83 83 83 83 80 80 80 80 ....... 57 57 57 57 60 60 60 60 58 58 58 58]

[ 75 75 75 75 76 76 76 76 81 81 81 81 ....... 59 59 59 59 58 58 58 58 60 60 60 60]

[75 75 75 75 76 76 76 76 81 81 81 81 ....... 59 59 59 59 58 58 58 58 60 60 60 60]

[75 75 75 75 76 76 76 76 81 81 81 81 81 ....... 59 59 59 59 58 58 58 58 60 60 60 60]]

J'ai cherché en ligne et regardé beaucoup de messages, mais je n'ai aucune idée de comment faire ceci. Alors s'il vous plaît, enseignez-moi comment faire cela, et je suis grandement apprécié.

Source

2011-04-26 Hold_My_Anger

Je pense que si vous expliquiez exactement ce que vous voulez faire à chaque ligne/élément de la matrice, vous découvrirez que vous avez réellement décrit l'algorithme pour le faire et que vous pouvez l'implémenter vous-même en Python. –

Cela aidera: http://stackoverflow.com/questions/5586719/scipy-interpolation-how-to-resize-resample-3x3-matrix-to-5x5 – carl

L'implémentation suivante rééchantillonne récursivement (duplique) une matrice ou une liste (n'importe quel type de conteneur itérable) contenant des nombres (tous les objets non itérables). C'est rapide et beaucoup plus simple à comprendre que d'autres alternatives. Il peut gérer des listes imbriquées arbitrairement. Chaque sous-liste est correctement copiée en profondeur.

import itertools 

def resample(obj, n): 
    try: 
     return list(itertools.chain.from_iterable((resample(row, n) for c in xrange(n)) for row in obj)) 
    except TypeError: 
     return obj

Utilisation:

>>> l = [1, 2, 3, 4] 
>>> resample(l, 4) 
[1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4] 

>>> m = [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]] 
>>> resample(m, 4) 
[[1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4], 
[1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4], 
[1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4], 
[1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4], 
[5, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 7, 8, 8, 8, 8], 
[5, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 7, 8, 8, 8, 8], 
[5, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 7, 8, 8, 8, 8], 
[5, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 7, 8, 8, 8, 8]]

Source

2011-04-26 14:59:35

Utilisez certainement les informations de Scipy interpolation how to resize/resample 3x3 matrix to 5x5? à partir des commentaires.

Mais je pensais avoir mess et voici ce que je suis:

Peut-être la pire méthode à la recherche de tous les temps:

>>> import pprint 
>>> a = [[85, 77, 99], 
...  [11, 22, 33], 
...  [44, 55, 66]] 
>>> 
>>> def transform(n,matrix): 
...  return [item for sublist in [[[item for sublist in [[element]*n for element in row] for item in sublist] for _ in range(n)] for row in matrix] for item in sublist] 
... 
>>> pprint.pprint(transform(3,a)) 
[[85, 85, 85, 77, 77, 77, 99, 99, 99], 
[85, 85, 85, 77, 77, 77, 99, 99, 99], 
[85, 85, 85, 77, 77, 77, 99, 99, 99], 
[11, 11, 11, 22, 22, 22, 33, 33, 33], 
[11, 11, 11, 22, 22, 22, 33, 33, 33], 
[11, 11, 11, 22, 22, 22, 33, 33, 33], 
[44, 44, 44, 55, 55, 55, 66, 66, 66], 
[44, 44, 44, 55, 55, 55, 66, 66, 66], 
[44, 44, 44, 55, 55, 55, 66, 66, 66]] 
>>> pprint.pprint(transform(4,a)) 
[[85, 85, 85, 85, 77, 77, 77, 77, 99, 99, 99, 99], 
[85, 85, 85, 85, 77, 77, 77, 77, 99, 99, 99, 99], 
[85, 85, 85, 85, 77, 77, 77, 77, 99, 99, 99, 99], 
[85, 85, 85, 85, 77, 77, 77, 77, 99, 99, 99, 99], 
[11, 11, 11, 11, 22, 22, 22, 22, 33, 33, 33, 33], 
[11, 11, 11, 11, 22, 22, 22, 22, 33, 33, 33, 33], 
[11, 11, 11, 11, 22, 22, 22, 22, 33, 33, 33, 33], 
[11, 11, 11, 11, 22, 22, 22, 22, 33, 33, 33, 33], 
[44, 44, 44, 44, 55, 55, 55, 55, 66, 66, 66, 66], 
[44, 44, 44, 44, 55, 55, 55, 55, 66, 66, 66, 66], 
[44, 44, 44, 44, 55, 55, 55, 55, 66, 66, 66, 66], 
[44, 44, 44, 44, 55, 55, 55, 55, 66, 66, 66, 66]] 
>>> pprint.pprint(transform(5,a)) 
[[85, 85, 85, 85, 85, 77, 77, 77, 77, 77, 99, 99, 99, 99, 99], 
[85, 85, 85, 85, 85, 77, 77, 77, 77, 77, 99, 99, 99, 99, 99], 
[85, 85, 85, 85, 85, 77, 77, 77, 77, 77, 99, 99, 99, 99, 99], 
[85, 85, 85, 85, 85, 77, 77, 77, 77, 77, 99, 99, 99, 99, 99], 
[85, 85, 85, 85, 85, 77, 77, 77, 77, 77, 99, 99, 99, 99, 99], 
[11, 11, 11, 11, 11, 22, 22, 22, 22, 22, 33, 33, 33, 33, 33], 
[11, 11, 11, 11, 11, 22, 22, 22, 22, 22, 33, 33, 33, 33, 33], 
[11, 11, 11, 11, 11, 22, 22, 22, 22, 22, 33, 33, 33, 33, 33], 
[11, 11, 11, 11, 11, 22, 22, 22, 22, 22, 33, 33, 33, 33, 33], 
[11, 11, 11, 11, 11, 22, 22, 22, 22, 22, 33, 33, 33, 33, 33], 
[44, 44, 44, 44, 44, 55, 55, 55, 55, 55, 66, 66, 66, 66, 66], 
[44, 44, 44, 44, 44, 55, 55, 55, 55, 55, 66, 66, 66, 66, 66], 
[44, 44, 44, 44, 44, 55, 55, 55, 55, 55, 66, 66, 66, 66, 66], 
[44, 44, 44, 44, 44, 55, 55, 55, 55, 55, 66, 66, 66, 66, 66], 
[44, 44, 44, 44, 44, 55, 55, 55, 55, 55, 66, 66, 66, 66, 66]] 
>>>

Source

2011-04-26 05:30:32 DTing

Je ne suis pas exactement comprendre votre algorithme ou ce que vous voulez à faire, mais:

a=[[1,2],[3,4]] 
# grow horizontally, 5 times 
b=[[c for d in zip(x,x,x,x,x) for c in d] for x in a] 
# grow vertically, 5 times 
c= [z[:] for x in ((y[:],y[:],y[:],y[:],y[:]) for y in b) for z in x]

Notez que cela fonctionne avec des tableaux de quoi que ce soit car il utilise uniquement les primitives de langue de base

Source

2011-04-26 05:42:26 Bruce

import numpy as np 
import scipy as sp 

# your matrix. Let's say A(3,3) with random values from 0 to 20 
A = sp.random.randint(20,size=(3,3)) 

# Resize as you want (m x n) 
m =5 
n =5 
New_A = sp.kron(A, sp.ones(m,n)) 

print New_A

Même il est un peu en retard pour la réponse que je préférais donner quelques commentaires à ce sujet!

Source

2013-05-06 12:50:21 Spider

Comment rééchantillonner un tableau en python

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