如何使用Python的Numpy库对数组进行插零上采样缩放

核心需求为将原2×4数组的每个元素，映射到输出数组对应3×3子块的左上角位置，其余位置补0，最终输出总尺寸为6×12。

方法1：numpy.kron 实现 #

你之前使用kron未得到正确结果，大概率是构造的核不符合要求，只需构造仅左上角为1的3×3核即可：

import numpy as np

# 原始输入数组
arr = np.array([[1,2,3,4], [9,8,7,6]])
# 构造3×3的核，仅左上角位置为1
kernel = np.zeros((3,3), dtype=arr.dtype)
kernel[0, 0] = 1
# 计算克罗内克积得到目标数组
res = np.kron(arr, kernel)
print(res)

方法2：索引直接赋值（性能更高、逻辑更直观） #

先创建对应尺寸的全零数组，再按固定步长把原数组元素赋值到对应位置即可：

import numpy as np

arr = np.array([[1,2,3,4], [9,8,7,6]])
h, w = arr.shape
scale = 3 # 上缩放倍数
# 初始化全零结果数组
res = np.zeros((h*scale, w*scale), dtype=arr.dtype)
# 步长为3，将原数组元素赋值到对应左上角位置
res[::scale, ::scale] = arr
print(res)

两种方法均可得到你要求的输出结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者CC7052