如何使用 python 对 2 维数组进行下采样？

问：

我正在尝试使用 python 重建一个项目，其中一步需要我将一个二维数组下采样到一个较小的数组中。

像这样的数组：

[[1.0, 2.0, 1.0, 3.0, ..., 2.0]
 [2.0, 4.0, 6.0, 8.0, ..., 3.0]
 ...
 [3.0, 1.0, 6.0, 2.0, ..., 9.0]]

（举个例子）

我想将其下采样为较小的，但保留其功能。我不擅长深度学习，只是想从中扩展一些概念。我尝试用零外部填充数组（填充 = 1），卷积核大小为 3x3。但是我发现这种方式不能将数组放大到更小，所以我将步幅改为2（代码：for j in range（1， EMatrix.shape[0]-1， 2）），但是这导致新数组包含一些零行和列，我不知道如何处理。

我的代码（部分）：

from shapely.geometry import box
from shapely.geometry import MultiPoint

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np
import math
from sklearn import preprocessing

def Down_Sample(EMatrix):
    """
    Description: 

    Parameters: EMatrix (Type: 2-dim array)

    Return: 
    """

    # EMatrix = preprocessing.scale(EMatrix)
    EMatrix = np.pad(EMatrix, (1, 1), 'constant')
    DownSampleMatrix = np.empty((EMatrix.shape[0]-2, EMatrix.shape[1]-2), dtype=float)
    for j in range(1, EMatrix.shape[0]-1, 2):
        for i in range(1, EMatrix.shape[1]-1, 2):
            DownSampleMatrix[j-1][i-1] = max(EMatrix[j-1][i-1], EMatrix[j-1][i], EMatrix[j-1][i+1], \
                EMatrix[j][i-1], EMatrix[j][i], EMatrix[j][i+1], \
                EMatrix[j+1][i-1], EMatrix[j+1][i], EMatrix[j+1][i+1])


    return DownSampleMatrix

我找到了一个答案：在python中对2d numpy数组进行下采样，但它的方法似乎不适合我的场景。

如果 sklearn 或其他软件包中有现成的方法，任何方法都可以。