将方阵zoom 调整为更大的尺寸，同时保留网格 struct 模式(Python)

发布于06月27日

arr = [[1 0 0]    # 3x3
       [0 1 0]
       [0 0 1]]

largeArr = [[1 1 0 0 0 0]   # 6x6
            [1 1 0 0 0 0]
            [0 0 1 1 0 0]
            [0 0 1 1 0 0]
            [0 0 0 0 1 1]
            [0 0 0 0 1 1]]

如上所述，我希望保留相同的"网格"格式，同时增加2D数组的尺寸.我该怎么做呢？我假设原始矩阵只能按整数n放大.

推荐答案

如果performance很重要(similar post)，则可以使用numba，而不需要python jitting，如果需要，可以使用并行模式(通过一些优化可以更快地编写此代码):

@nb.njit      # @nb.njit("int64[:, ::1](int64[:, ::1], int64)", parallel =True)
def numba_(arr, n):
    res = np.empty((arr.shape[0] * n, arr.shape[0] * n), dtype=np.int64)
    for i in range(arr.shape[0]):     # for i in nb.prange(arr.shape[0])
        for j in range(arr.shape[0]):
            res[n * i: n * (i + 1), n * j: n * (j + 1)] = arr[i, j]
    return res

例如:

arr = [[0 0 0 1 1]
       [0 1 1 1 1]
       [1 1 0 0 1]
       [0 0 1 0 1]
       [0 1 1 0 1]]

res (n=3):
[[0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1]
 [0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
 [0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
 [0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
 [1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1]
 [1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1]
 [1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1]
 [0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1]
 [0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1]
 [0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1]
 [0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1]
 [0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1]
 [0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1]]