python对数组进行padding

2021/11/1 9:40:09

本文主要是介绍python对数组进行padding,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

文章目录

  • 概述
  • 一维数组填充
  • 二维数组填充
  • 三维数组填充
  • 此外

概述

numpy.pad(array,pad_width,mode,**kwargs)
可以将数组array按指定的方法填充成指定的形状。

其中:

array:表示N维数组

pad_width:每个轴边缘填充的数值。

mode:表示填充方法。

constant:常数填充,constant_values=(x,y)表示前面用x填充,后面用y填充,无constant_values参数时默认填充0

一维数组填充

import numpy as np
array_one = np.array([1,2,3,4,5])

#(1,3):在该数组前面填充1位,后面填充3位;
extend_one1 = np.pad(array_one, (1,3))
print(extend_one1)

# constant_values=(9,8) 表示前面填充9,后面填充8
extend_one2 = np.pad(array_one, (1,3),'constant', constant_values=(9,8))
print(extend_one2)

结果
在这里插入图片描述

二维数组填充

import numpy as np
array_two = np.array([[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]])

"""
((1,1),(2,2))表示在二维数组array第一维(此处便是行)前面填充1行,最后面填充1行;
                 在二维数组array第二维(此处便是列)前面填充2列,最后面填充2列
constant_values=(0,4) 表示第一维填充0,第二维填充4
"""
extend_two = np.pad(array_two,((1,1),(2,2)),'constant', constant_values=(0,4)) 

print(array_two)
print(extend_two)

结果
在这里插入图片描述

三维数组填充

import numpy as np

array_three = np.ones((5,5,3)) #新建三维数组,且初始值为1
print(array_three)

extend_three = np.pad(array_three, (1,1), 'constant',constant_values=(5,9))
print(extend_three.shape)
print(extend_three)

结果
在这里插入图片描述
(7, 7, 5)
[[[5. 5. 5. 5. 9.]
[5. 5. 5. 5. 9.]
[5. 5. 5. 5. 9.]
[5. 5. 5. 5. 9.]
[5. 5. 5. 5. 9.]
[5. 5. 5. 5. 9.]
[5. 9. 9. 9. 9.]]

[[5. 5. 5. 5. 9.]
[5. 1. 1. 1. 9.]
[5. 1. 1. 1. 9.]
[5. 1. 1. 1. 9.]
[5. 1. 1. 1. 9.]
[5. 1. 1. 1. 9.]
[5. 9. 9. 9. 9.]]

[[5. 5. 5. 5. 9.]
[5. 1. 1. 1. 9.]
[5. 1. 1. 1. 9.]
[5. 1. 1. 1. 9.]
[5. 1. 1. 1. 9.]
[5. 1. 1. 1. 9.]
[5. 9. 9. 9. 9.]]

[[5. 5. 5. 5. 9.]
[5. 1. 1. 1. 9.]
[5. 1. 1. 1. 9.]
[5. 1. 1. 1. 9.]
[5. 1. 1. 1. 9.]
[5. 1. 1. 1. 9.]
[5. 9. 9. 9. 9.]]

[[5. 5. 5. 5. 9.]
[5. 1. 1. 1. 9.]
[5. 1. 1. 1. 9.]
[5. 1. 1. 1. 9.]
[5. 1. 1. 1. 9.]
[5. 1. 1. 1. 9.]
[5. 9. 9. 9. 9.]]

[[5. 5. 5. 5. 9.]
[5. 1. 1. 1. 9.]
[5. 1. 1. 1. 9.]
[5. 1. 1. 1. 9.]
[5. 1. 1. 1. 9.]
[5. 1. 1. 1. 9.]
[5. 9. 9. 9. 9.]]

[[5. 5. 5. 5. 9.]
[5. 9. 9. 9. 9.]
[5. 9. 9. 9. 9.]
[5. 9. 9. 9. 9.]
[5. 9. 9. 9. 9.]
[5. 9. 9. 9. 9.]
[5. 9. 9. 9. 9.]]]

此外

‘edge’:边缘值填充,即使用数组array的边缘数值进行填充。

np.pad(array_three, (1,1), 'edge')

‘linear_ramp’:按照边缘递减的方式进行填充,end_values=(x,y)表示前面的第一个数值是x,前面的其他数值比x小,比array原来第一个数值要大,数组最后面填充的数值是y,y前面填充的数值比y大,比array最后一个数值要小。没有end_values时候默认填充0.

np.pad(array_three, (1,1), 'linear_ramp')

参考链接



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