Python 中的 numpy.pad()函数
原文:https://www.geeksforgeeks.org/numpy-pad-function-in-python/
numpy.pad() 功能用于填充 numpy 数组。有时需要在 Numpy 数组中进行填充，则使用 numPy.pad() 功能。该函数返回与给定数组相等的填充数组，并且形状将根据 pad_width 增加。
语法: numpy.pad(array，pad_width，mode='constant '，**kwargs)
参数:
- 阵:阵对垫
- 填充宽度:此参数定义填充到每个轴边缘的值的数量。 模式:字符串或函数(可选)
- **kwargs: 允许您将关键字可变长度的参数传递给函数。当我们想要处理函数中的命名参数时，会用到它。
返回: 秩等于数组的填充数组，形状根据 pad_width 增加。
例 1:
蟒蛇 3
# Python program to explain
# working of numpy.pad() function
import numpy as np
arr = [1, 3, 2, 5, 4]
# padding array using CONSTANT mode
pad_arr = np.pad(arr, (3, 2), 'constant',
constant_values=(6, 4))
print(pad_arr)
输出:
[6 6 6 1 3 2 5 4 4 4]
例 2:
蟒蛇 3
# Python program to explain
# working of numpy.pad() function
import numpy as np
arr = [1, 3, 2, 5, 4]
# padding array using 'linear_ramp' mode
pad_arr = np.pad(arr, (3, 2), 'linear_ramp',
end_values=(-4, 5))
print(pad_arr)
输出:
[-4 -2 -1 1 3 2 5 4 4 5]
例 3:
蟒蛇 3
# Python program to explain
# working of numpy.pad() function
import numpy as np
arr = [1, 3, 9, 5, 4]
# padding array using 'maximum' mode
pad_arr = np.pad(arr, (3,), 'maximum')
print(pad_arr)
输出:
[9 9 9 1 3 9 5 4 9 9 9]
例 4:
蟒蛇 3
# Python program to explain
# working of numpy.pad() function
import numpy as np
arr = [[1, 3],[5, 8]]
# padding array using 'minimum' mode
pad_arr = np.pad(arr, (3,), 'minimum')
print(pad_arr)
输出:
[[1 1 1 1 3 1 1 1]
[1 1 1 1 3 1 1 1]
[1 1 1 1 3 1 1 1]
[1 1 1 1 3 1 1 1]
[5 5 5 5 8 5 5 5]
[1 1 1 1 3 1 1 1]
[1 1 1 1 3 1 1 1]
[1 1 1 1 3 1 1 1]]
