Скажем, у меня есть массив: [code]arr = np.arange(4).reshape(2,2) [/code] Массив arr содержит элементы [code]array([[0, 1], [2, 3]]) [/code] Я хочу увеличить разрешение массива таким образом, чтобы было достигнуто следующее: [code]np.array([0,0,1,1], [0,0,1,1], [2,2,3,3], [2,2,3,3]]) [/code] как называется эта операция? Интерполяция ближайшего соседа? Можно получить желаемый результат с помощью следующих действий: [code]np.concat(np.repeat(arr,4).reshape(-1,2,2,2), axis=-1).reshape(4,4) [/code] Есть ли более общий способ сделать это для любого типа матрицы?
Я ищу способ уменьшить разрешение облака точек на основе близости точек к их соседям (насколько я могу судить, это синоним «прореживания»). Хотя в настоящее время я использую PyVista в качестве основной библиотеки, я не вижу ни одного класса/метода,...
Мне нужно классифицировать некоторые данные с помощью (я надеюсь) алгоритма ближайшего соседа. Я погуглил эту проблему и нашел множество библиотек (включая PyML, mlPy и Orange), но не знаю, с чего начать.
У меня есть набор двумерных точек, x с измерением n на 2 и ближайшего соседнего расстояния от DX (n B-1) где dx (i) быть расстоянием x (i) до ближайшего соседа. Я хочу генерировать нетривиальные Y с ограничением, которое dy = dx . С нетривиальным я...
Мобильная версия