Python:通过非整数因子下采样2D numpy数组

我需要通过非整数因子(例如100x100阵列到45x45阵列)对2D numpy数组进行下采样,执行局部平均,就像Photoshop/gimp会为图像做的那样.我需要双精度.目前的选择不能很好.

scipy.ndimage.zoom不执行平均,并且基本上使用最近邻居采样(参见上一个问题scipy.ndimage.interpolation.zoom使用最接近邻居的算法进行缩小)

scipy.misc.imresize将数组转换为int8; 我需要更高的精度和浮点数

skimage.transform.rescale也使用最近邻居并转发你skimage.transform.downscale_local_mean进行局部平均,

skimage.transform.downscale_local_mean只能执行整数比例因子(如果因子是非整数,则用零填充图像).整数缩放因子是一个微不足道的numpy excersice.

我错过了其他选择吗？