Tệp này chứa văn bản unicode hai chiều có thể được giải thích hoặc biên dịch khác với những gì xuất hiện dưới đây. Để xem xét, hãy mở tệp trong một trình soạn thảo cho thấy các ký tự Unicode ẩn. Tìm hiểu thêm về các ký tự unicode hai chiều
| FromCollectionSimportCount collections import Counter | |
| defnn_interpolate [a, new_size]: nn_interpolate[A, new_size]: | |
| "" " | |
| Nội suy hàng xóm gần nhất, từng bước | |
| "" " | |
| # Nhận kích thước | |
| old_size=A.shape = A.shape | |
| # Tính tỷ lệ hàng và cột | |
| Row_Ratio, col_ratio = new_size [0]/old_size [0], new_size [1]/old_size [1], col_ratio = new_size[0]/old_size[0], new_size[1]/old_size[1] | |
| # Xác định vị trí hàng pixel mới i | |
| new_row_positions=np.array[range[new_size[0]]]+1 = np.array[range[new_size[0]]]+1 | |
| new_col_positions=np.array[range[new_size[1]]]+1 = np.array[range[new_size[1]]]+1 | |
| # bình thường hóa vị trí hàng mới và col theo tỷ lệ | |
| new_row_positions=new_row_positions/row_ratio = new_row_positions / row_ratio | |
| new_col_positions=new_col_positions/col_ratio = new_col_positions / col_ratio | |
| # Áp dụng trần cho các vị trí hàng mới và col bình thường hóa | |
| new_row_poseitions = np.ceil [new_row_poseitions] = np.ceil[new_row_positions] | |
| new_col_poseitions = np.ceil [new_col_poseitions] = np.ceil[new_col_positions] | |
| # Tìm bao nhiêu lần để lặp lại mỗi phần tử | |
| ROW_REPEATS = NP.Array [Danh sách [Bộ đếm [New_Row_Poseitions] .Values []]]] = np.array[list[Counter[new_row_positions].values[]]] | |
| col_repeats = np.array [danh sách [bộ đếm [new_col_poseitions] .values []]]] = np.array[list[Counter[new_col_positions].values[]]] | |
| # Thực hiện phép nội suy theo cột trên các cột của ma trận | |
| row_matrix = np.dstack [[np.repeat [a [:, i], row_repeats] = np.dstack[[np.repeat[A[:, i], row_repeats] | |
| foriinrange [old_size [1]]]] [0] i in range[old_size[1]]]][0] | |
| # Thực hiện phép nội suy theo cột trên các cột của ma trận | |
| row_matrix = np.dstack [[np.repeat [a [:, i], row_repeats], ncol = row_matrix.shape | |
| foriinrange [old_size [1]]]] [0] = np.stack[[np.repeat[row_matrix[i, :], col_repeats] | |
| nrow, ncol = row_matrix.shape i in range[nrow]]] | |
| returnfinal_matrix final_matrix | |
| defnn_interpolate [a, new_size]: nn_interpolate[A, new_size]: | |
| Final_matrix = np.stack [[np.repeat [row_matrix [i,:], col_repeats] | |
| old_size=A.shape = A.shape | |
| foriinrange [nrow]]]], col_ratio = np.array[new_size]/np.array[old_size] | |
| "" "Vectorized Nội suy hàng xóm gần nhất" "" | |
| Row_Ratio, col_ratio = np.array [new_size] /np.array [old_size] = [np.ceil[range[1, 1 + int[old_size[0]*row_ratio]]/row_ratio] - 1].astype[int] | |
| # Nội suy hàng khôn ngoan | |
| Row_idx = [np.ceil [phạm vi [1, 1+int [old_size [0]*row_ratio]]/row_ratio] -1] .Arype [int] = [np.ceil[range[1, 1 + int[old_size[1]*col_ratio]]/col_ratio] - 1].astype[int] | |
| # Cột nội suy khôn ngoan = A[:, row_idx][col_idx, :] | |
| returnfinal_matrix final_matrix |