Python Numpy.pad 함수

Python에는 배열을 만들고 작업하는NumPy모듈이 있습니다. 배열은 크기와 차원이 다를 수 있습니다. 패딩은 배열의 크기를 보상하는 데 사용할 수있는 유용한 방법입니다. 배열을 변경하고 패딩 된 값을 추가하여 모양과 크기를 변경할 수 있습니다.

배열을 재구성하는 다른 방법도 사용할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고이 기능은 사용 후 어레이의 메모리 크기를 자동으로 조정하기 때문에 유용합니다.

이를 위해numpy.pad()함수가 사용됩니다. 다음 코드는이 함수의 예를 보여줍니다.

import numpy as np

a = [1, 2, 3, 4]
b = np.pad(a, (3, 2), mode="constant", constant_values=(0, 5))
print(b)

출력:

[0 0 0 1 2 3 4 5 5]

위의 예에서 첫 번째 인수 인(3,2)튜플은 3 개 요소가 축 앞에 추가되고 2 개 요소가 축 끝에 추가되도록 지정합니다.

mode매개 변수는 배열을 채우는 데 사용할 값 유형을 지정합니다. 코드에서 배열을 채우기 위해 상수 값 0과 5를 사용하지만이 모드를median,mean,empty,wrap등과 같은 다른 유형으로 변경할 수 있습니다. 각 모드는 배열을 채울 다른 요소를 제공합니다.

다차원 배열에도이 함수를 사용할 수 있습니다. 예를 들면

import numpy as np

a = np.array(
    [[1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0]]
)
b = np.pad(a, [(0, 1), (0, 1)], mode="constant")
print(b)

출력:

[[1. 1. 1. 1. 1. 0.]
 [1. 1. 1. 1. 1. 0.]
 [1. 1. 1. 1. 1. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0.]]