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减少numpy阵列采样的最佳方法是什么?
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<p>我有一个三维的numpy数组,形状为Nx64x64。我想通过取平均值,在维度1和维度2上对其进行下采样,得到一个新的数组,其形状为nx8x8x8。在</p> <p>我有几个可行的实现,但我觉得必须有一个更简洁的方法来实现它。在</p> <p>我最初试着用np.拆分公司名称:</p> <pre><code>def subsample(inparray, n): inp = inparray.copy() res = np.moveaxis(np.array(np.hsplit(inp, inp.shape[1]/n)), 1, 0) res = np.moveaxis(np.array(np.split(res, inp.shape[2]/n, axis=3)), 1, 0) res = np.mean(res, axis=(3,4)) return res </code></pre> <p>我还尝试使用普通索引:</p> ^{pr2}$ <p>我想知道itertools.groupby,但看起来也很复杂。在</p> <p>有人知道干净的解决方案吗?在</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>您可以使用<a href="https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.ndimage.interpolation.zoom.html#scipy.ndimage.interpolation.zoom" rel="nofollow noreferrer">zoom - scipy.ndimage</a>。 此库允许您沿任意3个轴缩放。在</p>
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