Как «распространить» массив numpy (напротив среза с размером шага)?

Есть ли способ распространить значения массива numpy? Как противоположность нарезке с размером шага> 1:

>>> a = np.array([[1, 0, 2], [0, 0, 0], [3, 0, 4]])
>>> a
array([[1, 0, 2],
       [0, 0, 0],
       [3, 0, 4]])

>>> b = a[::2, ::2]
>>> b
array([[1, 2],
       [3, 4]])

В этом примере есть ли элегантный способ получить a из b?

Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
0
0
50
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Вы можете сначала создать массив нулей с правильной формой, а затем назначить размер шага:

import numpy as np
b = np.array([[1, 2], [3, 4]])
a = np.zeros((b.shape[0] * 2 - 1, b.shape[1] * 2 - 1), dtype='int')
a[::2, ::2] = b
a
# array([[1, 0, 2],
#        [0, 0, 0],
#        [3, 0, 4]])

Другие вопросы по теме