Scipy插值如何将3x3矩阵的大小重采样为5x5？

Scipy插值如何将3x3矩阵的大小/重采样为5x5？

只有两个小问题：

1）您的xx，yy超出x，y的范围（您 可以 推断，但我想您不想这样做。）

2）您的样本大小对于kx和ky为3（默认值）而言太小。将其降低到2并得到二次拟合而不是三次拟合。

import numpy, scipyfrom scipy import interpolatekernelIn = numpy.array([    [0,-2,0],    [-2,11,-2],    [0,-2,0]])inKSize = len(kernelIn)outKSize = 5kernelOut = numpy.zeros((outKSize),numpy.uint8)x = numpy.array([0,1,2])y = numpy.array([0,1,2])z = kernelInxx = numpy.linspace(x.min(),x.max(),outKSize)yy = numpy.linspace(y.min(),y.max(),outKSize)newKernel = interpolate.RectBivariateSpline(x,y,z, kx=2,ky=2)kernelOut = newKernel(xx,yy)print kernelOut##[[  0.      -1.5     -2.      -1.5      0.    ]## [ -1.5      5.4375   7.75     5.4375  -1.5   ]## [ -2.       7.75    11.       7.75    -2.    ]## [ -1.5      5.4375   7.75     5.4375  -1.5   ]## [  0.      -1.5     -2.      -1.5      0.    ]]