np.pad()

Posted 2021-01-12 pacino12134

np.pad（）常用与深度学习中的数据预处理，可以将numpy数组按指定的方法填充成指定的形状。

对一维数组的填充

 1 import numpy as np
 2 arr1D = np.array([1, 1, 2, 2, 3, 4])
 3 ‘‘‘不同的填充方法‘‘‘
 4 print ‘constant: ‘ + str(np.pad(arr1D, (2, 3), ‘constant‘))
 5 print ‘edge: ‘ + str(np.pad(arr1D, (2, 3), ‘edge‘))
 6 print ‘linear_ramp: ‘ + str(np.pad(arr1D, (2, 3), ‘linear_ramp‘))
 7 print ‘maximum: ‘ + str(np.pad(arr1D, (2, 3), ‘maximum‘))
 8 print ‘mean: ‘ + str(np.pad(arr1D, (2, 3), ‘mean‘))
 9 print ‘median: ‘ + str(np.pad(arr1D, (2, 3), ‘median‘))
10 print ‘minimum: ‘ + str(np.pad(arr1D, (2, 3), ‘minimum‘))
11 print ‘reflect: ‘ + str(np.pad(arr1D, (2, 3), ‘reflect‘))
12 print ‘symmetric: ‘ + str(np.pad(arr1D, (2, 3), ‘symmetric‘))
13 print ‘wrap: ‘ + str(np.pad(arr1D, (2, 3), ‘wrap‘))

结果：

 

解释：

第一个参数是待填充数组

第二个参数是填充的形状，（2，3）表示前面两个，后面三个

第三个参数是填充的方法

 

填充方法：

constant：连续一样的值填充，有关于其填充值的参数。constant_values=（x, y）时前面用x填充，后面用y填充。缺参数是为0000。。。
edge：用边缘值填充
linear_ramp：边缘递减的填充方式
maximum, mean, median, minimum：分别用最大值、均值、中位数和最小值填充
reflect, symmetric：都是对称填充。前一个是关于边缘对称，后一个是关于边缘外的空气对称╮(╯▽╰)╭
wrap：用原数组后面的值填充前面，前面的值填充后面
也可以有其他自定义的填充方法

对多维数组的填充

 1 import numpy as np
 2 arr3D = np.array([[[1, 1, 2, 2, 3, 4], [1, 1, 2, 2, 3, 4], [1, 1, 2, 2, 3, 4]], 
 3                   [[0, 1, 2, 3, 4, 5], [0, 1, 2, 3, 4, 5], [0, 1, 2, 3, 4, 5]], 
 4                   [[1, 1, 2, 2, 3, 4], [1, 1, 2, 2, 3, 4], [1, 1, 2, 2, 3, 4]]])
 5                   ‘‘‘对于多维数组‘‘‘
 6 print ‘constant:  
‘ + str(np.pad(arr3D, ((0, 0), (1, 1), (2, 2)), ‘constant‘))　　#第一个维度前面加0个，后面加0个，第二个维度前面1个，后面1个......
 7 print ‘edge:  
‘ + str(np.pad(arr3D, ((0, 0), (1, 1), (2, 2)), ‘edge‘))
 8 print ‘linear_ramp:  
‘ + str(np.pad(arr3D, ((0, 0), (1, 1), (2, 2)), ‘linear_ramp‘))
 9 print ‘maximum:  
‘ + str(np.pad(arr3D, ((0, 0), (1, 1), (2, 2)), ‘maximum‘))
10 print ‘mean:  
‘ + str(np.pad(arr3D, ((0, 0), (1, 1), (2, 2)), ‘mean‘))
11 print ‘median:  
‘ + str(np.pad(arr3D, ((0, 0), (1, 1), (2, 2)), ‘median‘))
12 print ‘minimum:  
‘ + str(np.pad(arr3D, ((0, 0), (1, 1), (2, 2)), ‘minimum‘))
13 print ‘reflect:  
‘ + str(np.pad(arr3D, ((0, 0), (1, 1), (2, 2)), ‘reflect‘))
14 print ‘symmetric:  
‘ + str(np.pad(arr3D, ((0, 0), (1, 1), (2, 2)), ‘symmetric‘))
15 print ‘wrap:  
‘ + str(np.pad(arr3D, ((0, 0), (1, 1), (2, 2)), ‘wrap‘))

结果：