Как удвоить размерность матрицы при квотировании значений?

Question

Я хочу добиться этого:

a = np.array ([[1, 2],
               [2, 1]])

b = np.array ([[0.25, 0.25, 0.5, 0.5],
               [0.25, 0.25, 0.5, 0.5],
               [0.5, 0.5, 0.25, 0.25],
               [0.5, 0.5, 0.25, 0.25])

Математически они не одинаковые матрицы. Но я думаю, вы поняли, что я хочу сделать. Я хочу удвоить размер матрицы. Но поэтому я хочу сохранить информацию из исходной матрицы a, возьмите четверть для четырех соответствующих ячеек.

Кто-нибудь знает, как сделать это эффективно в NumPy?

Answer 1

Вот один с np.broadcast_to что использует broadcasting чтобы избежать двух этапов репликации или разбиения на листы для повышения производительности, сделав это один -

# "Expand" array a by Height, H and Width, W
def expand_blockavg(a, H, W): 
    m,n = a.shape
    return np.broadcast_to((a/float(H*W))[:,None,:,None],(m,H,n,W)).reshape(m*H,-1)

Образцы прогонов -

In [93]: a
Out[93]: 
array([[1, 2],
       [2, 1]])

In [94]: expand_blockavg(a, H=2, W=2)
Out[94]: 
array([[0.25, 0.25, 0.5 , 0.5 ],
       [0.25, 0.25, 0.5 , 0.5 ],
       [0.5 , 0.5 , 0.25, 0.25],
       [0.5 , 0.5 , 0.25, 0.25]])

In [95]: expand_blockavg(a, H=2, W=3)
Out[95]: 
array([[0.17, 0.17, 0.17, 0.33, 0.33, 0.33],
       [0.17, 0.17, 0.17, 0.33, 0.33, 0.33],
       [0.33, 0.33, 0.33, 0.17, 0.17, 0.17],
       [0.33, 0.33, 0.33, 0.17, 0.17, 0.17]])

Испытание во время выполнения на большом массиве -

In [2]: a = np.random.rand(200,200)

# Expand by (2 x 2)
# @Kasrâmvd's soln
In [85]: %timeit np.repeat(np.repeat(a, 2, 1), 2, 0)/4
1000 loops, best of 3: 492 µs per loop

In [86]: %timeit expand_blockavg(a, H=2, W=2)
1000 loops, best of 3: 382 µs per loop

# Expand by (20 x 20)
# @Kasrâmvd's soln
In [5]: %timeit np.repeat(np.repeat(a, 20, 1), 20, 0)/400
10 loops, best of 3: 32 ms per loop

In [6]: %timeit expand_blockavg(a, H=20, W=20)
10 loops, best of 3: 20.1 ms per loop

Большой массив с (2 х 2) расширением -

In [87]: a = np.random.rand(2000,2000)

# @Kasrâmvd's soln
In [88]: %timeit np.repeat(np.repeat(a, 2, 1), 2, 0)/4
10 loops, best of 3: 70.2 ms per loop

In [89]: %timeit expand_blockavg(a, H=2, W=2)
10 loops, best of 3: 51.6 ms per loop

Answer 2

Вы можете использовать две функции повтора для обеих осей и затем простое деление:

In [8]: np.repeat(np.repeat(a, 2, 1), 2, 0)/4
Out[8]: 
array([[0.25, 0.25, 0.5 , 0.5 ],
       [0.25, 0.25, 0.5 , 0.5 ],
       [0.5 , 0.5 , 0.25, 0.25],
       [0.5 , 0.5 , 0.25, 0.25]])