Python Numpy.pad 函数

Manav Narula 2023年1月3日

Python Python Numpy

在 Python 中，我们拥有 NumPy 模块来创建和使用数组。数组可以具有不同的大小和尺寸。填充是一种有用的方法，可用于补偿数组的大小。我们可以更改数组并添加一些填充值以更改其形状和大小。

我们还可以使用其他方法来重塑数组。尽管如此，此函数还是有好处的，因为它在使用后会自动调整数组内存的大小。

numpy.pad() 函数用于实现此目的。下面的代码显示了这个函数的一个例子。

import numpy as np

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

输出：

[0 0 0 1 2 3 4 5 5]

在上面的示例中，第一个参数 (3,2) 元组指定在轴之前添加 3 个元素，并在轴的末端添加 2 个元素。

mode 参数指定填充数组时将使用哪种类型的值。在我们的代码中，我们使用常数 0 和 5 填充数组，但是我们可以将此模式更改为 median，mean，empty，wrap 等不同类型。每种模式都提供不同的元素来填充数组。

我们也可以将此函数与多维数组一起使用。例如，

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)

输出：

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

注意

我们必须为二维数组指定两个元组，并且该函数的默认常数值为 0。

作者： Manav Narula

Manav is a IT Professional who has a lot of experience as a core developer in many live projects. He is an avid learner who enjoys learning new things and sharing his findings whenever possible.