Numpy学习——数组填充np.pad()函数的应用

矫情吗；* 2022-12-23 09:41 184阅读 0赞

### pad函数的使用 ###

*  函数参数解释
 *  1、对一维数组进行扩充
 *  2、对二维数组进行扩充

# 函数参数解释 #

numpy.pad(array, pad_width, mode='constant', **kwargs)

参数解释

> ***array***——表示需要填充的数组；
> 
> ***pad\_width***——表示每个轴（axis）边缘需要填充的数值数目。 参数输入方式为：（(before\_1, after\_1), …  
> (before\_N, after\_N)），其中(before\_1,  
> after\_1)表示第1轴两边缘分别填充before\_1个和after\_1个数值。取值为：\{sequence, array\_like,  
> int\}
> 
> ***mode***——表示填充的方式（取值：str字符串或用户提供的函数）,总共有11种填充模式；

填充数字的选取方式：

> ‘constant’——表示连续填充相同的值，每个轴可以分别指定填充值，constant\_values=（x,  
> y）时前面用x填充，后面用y填充，缺省值填充0
> 
> ‘edge’——表示用边缘值填充
> 
> ‘linear\_ramp’——表示用边缘递减的方式填充
> 
> ‘maximum’——表示最大值填充
> 
> ‘mean’——表示均值填充
> 
> ‘median’——表示中位数填充
> 
> ‘minimum’——表示最小值填充
> 
> ‘reflect’——表示对称填充
> 
> ‘symmetric’——表示对称填充
> 
> ‘wrap’——表示用原数组后面的值填充前面，前面的值填充后面

# 1、对一维数组进行扩充 #

A=[1,2,3,4,5,6]
    np.pad(A,(3,2),'constant',constant_values = (0))

执行结果：

array([0, 0, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 0])

可以看出(3,2)中3是对一维数组左侧扩充，2是对一维数组右侧扩充，以常数0扩充。

# 2、对二维数组进行扩充 #

a = [[1,2,3,4],[1,2,3,4]]
    np.pad(a, ((1,2),(3,4)),'constant',constant_values=0)

执行之后结果为：

array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
           [0, 0, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 0, 0, 0],
           [0, 0, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 0, 0, 0],
           [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
           [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])

我们将过程细分一下，((1,2),(3,4))分别表示对行扩充(1,2)，对列扩充(3,4)，顺序是先对行扩充，再对列扩充。  
下面看分解步骤，先对行首尾扩充(1,2)，得到：

0, 0, 0, 0
    1, 2, 3, 4
    1, 2, 3, 4
    0, 0, 0, 0
    0, 0, 0, 0

再对列扩充，(3,4)得到：

0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0
    0, 0, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 0, 0, 0
    0, 0, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 0, 0, 0
    0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0
    0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0