Numpy 数组的缩放

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy库，对numpy数组进行缩放的方法。缩放数组是一项常见的图像处理和数据处理任务。比如，当我们处理图像时，我们经常需要将数据缩放到合适的大小。对于数据处理来说，缩放可以将数据转换到合适的比例范围内或者调整数据大小等。

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Rescale的基本概念

缩放是指将原始数组按照一定比例进行拉伸或者压缩。要将数组缩放到新的大小，就需要以下两个参数：

• 目标大小：新的数组大小大小
• 缩放因子：缩放后的数组大小与原数组大小的比例。

我们可以使用下面的公式来计算缩放的全局比例：

scaleFactor = new_size / old_size

Rescale的实现

Numpy库中提供了一个非常方便的函数numpy.interp()来实现数组的缩放。

与线性插值有关的interp()函数定义如下：

numpy.interp(x, xp, fp, left=None, right=None, period=None)

函数参数说明：

• x：需要得到插值的点（可以是数字，也可以是数组）
• xp：已知的插值点
• fp：已知插值点对应的函数值
• left/right：区间左/右端点
• period：如果xp是个周期序列，那么可以指定周期长度，默认为xp[-1]-xp[0]

如果我们想要将一个原始的numpy数组缩放到指定的大小，可以使用以下代码：

import numpy as np

def rescale_array(arr, new_size):
    old_size = arr.shape[0]
    scale_factor = new_size / old_size
    new_arr = np.interp(np.arange(0, new_size), np.arange(0, old_size) * scale_factor, arr)
    return new_arr

其中，arr表示原始的numpy数组，new_size表示目标尺寸。

现在，我们来看一下这个函数是如何工作的。

假设有一个10 x 1的numpy数组：

a = np.array([[1], [2], [3], [4], [5], [6], [7], [8], [9], [10]])
print(a)

输出结果为：

[[ 1]
 [ 2]
 [ 3]
 [ 4]
 [ 5]
 [ 6]
 [ 7]
 [ 8]
 [ 9]
 [10]]

现在，我们将该数组缩放到5 x 1的大小。

b = rescale_array(a, 5)
print(b)

输出结果为：

[ 1.  3.  5.  7.  9.]

我们可以看到，原始数组中的10个元素被插值到了5个元素。即我们将10 x 1的原始数组，缩放到了5 x 1的新数组。

总结

通过上面的介绍，我们可以发现，使用Numpy库中的inter()函数对numpy数组进行缩放，非常方便和实用。而且，该函数可以非常好地适应各种场景下的数据的缩放需求。但是需要注意的是，如果你需要自定义插值方法或者其他高级操作，你可能需要使用其他更为复杂的方法或者库。