Python中的numpy.pad()函数

numpy.pad()函数用于对Numpy数组进行填充。有时需要对Numpy数组进行填充，则使用numPy.pad()函数。该函数返回等级等于给定数组的填充数组，形状将根据pad_width增加。

语法:

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

参数 :

• array: 要填充的数组
• pad_width: 这个参数定义了被填充到每个轴的边缘的值的数量。
• mode：字符串或函数（可选）。
• **kwargs：允许你向一个函数传递关键字的可变长度的参数。当我们想在一个函数中处理命名的参数时，它就会被使用。

返回:
一个等级等于数组的填充数组，其形状根据pad_width增加。

示例 1:

# 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]

示例 2:

# 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]

示例 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]

示例 4:

# 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]]