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

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

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

(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