如何使用 Python 中的 NumPy 通过重复元素对矩阵进行上采样？
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先决条件 : Numpy
对一个矩阵进行上采样仅仅意味着扩展它，显然上采样可以通过向原始矩阵添加更多元素来完成。可以通过添加新元素、扩展原矩阵等多种方式完成，也可以通过原矩阵本身的矩阵元素来完成。后面的方法将在下面讨论，同时讨论两种方法。
方法 1:使用 repeat()
我们使用 numpy.repeat()方法通过重复矩阵的数字来对矩阵进行上采样。我们在 repeat()方法中将矩阵与轴一起传递，以对矩阵进行上采样。此方法用于重复数组的元素。
语法:
numpy.repeat(数组，重复，轴=0)
参数:
- 数组=数组的名称
- 重复=每个元素的重复次数
- 轴=沿其重复值的轴。默认情况下，轴设置为“无”。
- 对于行方向的轴=0 ，对于列方向的轴=1 。
接近
- 导入模块
- 创建数组
- 传递给重复方法
- 打印矩阵
示例:
Python 3
# importing required module
import numpy as np
# declaring an array
a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
# use the repeat function to upsample the array
print(np.repeat(a, 5, axis=1).repeat(3, axis=0))
输出:
方法 2:
在这种方法中，我们将看到如何使用 np.kron 对矩阵进行上采样。我们将矩阵与一个 1 矩阵一起传递，这个 1 矩阵将使用 kron()方法相互相乘，结果将是一个上采样矩阵。
语法:
np.kron(a ,b)
其中 a 和 b 是两个数组。
- 它返回两个数组的 Kronecker 积。
- 它的参数是两个要计算乘积的数组
示例:
Python 3
# import required libraries
import numpy as np
# creating an array using numpy
a = np.array([[9, 8, 5], [11, 12, 14], [20, 21, 22]])
# using kron function upsampling the array
upsampled_array = np.kron(a, np.ones((2, 2)))
# printing the desired result
print(upsampled_array)
输出:
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