如何在NumPy数组周围添加一个边框

有时我们需要在NumPy矩阵周围添加一个边框。Numpy提供了一个名为 “numpy.pad() “的函数来构建边框。下面的例子显示了如何在身份矩阵周围构建一个’0’的边框。

语法 :

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

例子1：

# importing Numpy package
import numpy as np
  
# Creating a 2X2 Numpy matrix
array = np.ones((2, 2))
  
print("Original array")
print(array)
  
print("\n0 on the border and 1 inside the array")
  
# constructing border of 0 around 2D identity matrix
# using np.pad()
array = np.pad(array, pad_width=1, mode='constant',
               constant_values=0)
  
print(array)

输出:

在上面的例子中，我们在二维NumPy矩阵周围构建了一个0的边界。

例子2：

# importing Numpy package
import numpy as np
  
# Creating a 3X3 Numpy matrix
array = np.ones((3, 3))
  
print("Original array")
print(array)
  
print("\n0 on the border and 1 inside the array")
  
# constructing border of 0 around 3D identity matrix
# using np.pad()
array = np.pad(array, pad_width=1, mode='constant',
               constant_values=0)
  
print(array)

输出:

在上面的例子中，我们在3-D NumPy矩阵周围构建了一个0的边界。

例子3：

# importing Numpy package
import numpy as np
  
# Creating a 4X4 Numpy matrix
array = np.ones((4, 4))
  
print("Original array")
print(array)
  
print("\n0 on the border and 1 inside the array")
  
# constructing border of 0 around 4D identity matrix
# using np.pad()
array = np.pad(array, pad_width=1, mode='constant',
               constant_values=0)
  
print(array)

输出:

在上面的例子中，我们在四维NumPy矩阵周围构建了一个0的边界。