2次元配列をスケーリングする方法についてはわかりません。私はウィキペディアで具体的な例を探しましたが、行列の数学ではあまり慣れていないので、私は少し失われています。誰かが正しい方向に私を指すことができるなら、私は本当にそれを感謝します！2次元配列をPythonでどのようにスケールするのですか？
[
[0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0],
[0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0],
[0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1],
[0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1],
[1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
[0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1]
]
あなたの配列は、小文字の 'a'文字のバイナリイメージのように見えるので、私はあなたがイメージセンスでスケーリングを意味すると推測しています。
これを行うには、scipy.miscのimresize関数を使用することをお勧めします（これはPILから取ったものです）。ここでは例です：
import numpy as np
from scipy.misc import imresize
img = np.array([
[0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0],
[0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0],
[0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1],
[0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1],
[1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
[0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1]
])
newimg = imresize(img, (6,5))
とnewimgは完璧ではないですが、あなたは簡単に十分な1の255年代を変更することができ、その後
array([[ 0, 0, 255, 255, 0],
[ 0, 255, 255, 255, 255],
[ 0, 0, 0, 0, 255],
[255, 255, 255, 255, 255],
[255, 255, 0, 0, 255],
[255, 255, 255, 255, 255]], dtype=uint8)
です。また、Scipyの開発版（現バージョン9）を入手した場合は、some other parameters（imresizeにスクロールしてアンカーなし）を使用して、補間方法やPILモードなどのimresizeに入力できます。
疑問がある場合は、ライブラリを使用してください。
PILには、イメージのサイズを変更する機能があります。これは、後で行うスケーリングの種類を前提としています。リストのリストをPILイメージに変換するには、まずnumpyの配列then to PIL formatに変換します。完了したら、プロセスを元に戻して、リストをもう一度入手することができます（本当に必要な場合）。
スケールを言うとき、正確にはどういう意味ですか？それを絵として扱う？ – configurator
スケーリングは、マトリクスのサイズを変更しない*特定の意味を持ちます（つまり、特定のアフィン変換です）。だから私はあなたがここに何か他のものを指していると思うが、それが何であるかははっきりしない。 –
ええ、それは絵のように扱います。これは、行列の変換が少し違っているように思われるため、解決策を見つけるのに問題が生じた場所だと私は思う。私は、ある意味で、ある意味では、任意のスケールアップまたはアップアップ中に含まれているデータを「保存」したいと思っています。 – coleifer