numpy.pad

Posted 2020-11-02 理想几岁

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。

np.pad()

对一维数组的填充

import numpy as np
arr1D = np.array([1, 1, 2, 2, 3, 4])
\'\'\'不同的填充方法\'\'\'
print \'constant:  \' + str(np.pad(arr1D, (2, 3), \'constant\'))
print \'edge:  \' + str(np.pad(arr1D, (2, 3), \'edge\'))
print \'linear_ramp:  \' + str(np.pad(arr1D, (2, 3), \'linear_ramp\'))
print \'maximum:  \' + str(np.pad(arr1D, (2, 3), \'maximum\'))
print \'mean:  \' + str(np.pad(arr1D, (2, 3), \'mean\'))
print \'median:  \' + str(np.pad(arr1D, (2, 3), \'median\'))
print \'minimum:  \' + str(np.pad(arr1D, (2, 3), \'minimum\'))
print \'reflect:  \' + str(np.pad(arr1D, (2, 3), \'reflect\'))
print \'symmetric:  \' + str(np.pad(arr1D, (2, 3), \'symmetric\'))
print \'wrap:  \' + str(np.pad(arr1D, (2, 3), \'wrap\'))

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

import numpy as np
arr3D = np.array([[[1, 1, 2, 2, 3, 4], [1, 1, 2, 2, 3, 4], [1, 1, 2, 2, 3, 4]], 
                  [[0, 1, 2, 3, 4, 5], [0, 1, 2, 3, 4, 5], [0, 1, 2, 3, 4, 5]], 
                  [[1, 1, 2, 2, 3, 4], [1, 1, 2, 2, 3, 4], [1, 1, 2, 2, 3, 4]]])
                  \'\'\'对于多维数组\'\'\'
print \'constant:  \\n\' + str(np.pad(arr3D, ((0, 0), (1, 1), (2, 2)), \'constant\'))
print \'edge:  \\n\' + str(np.pad(arr3D, ((0, 0), (1, 1), (2, 2)), \'edge\'))
print \'linear_ramp:  \\n\' + str(np.pad(arr3D, ((0, 0), (1, 1), (2, 2)), \'linear_ramp\'))
print \'maximum:  \\n\' + str(np.pad(arr3D, ((0, 0), (1, 1), (2, 2)), \'maximum\'))
print \'mean:  \\n\' + str(np.pad(arr3D, ((0, 0), (1, 1), (2, 2)), \'mean\'))
print \'median:  \\n\' + str(np.pad(arr3D, ((0, 0), (1, 1), (2, 2)), \'median\'))
print \'minimum:  \\n\' + str(np.pad(arr3D, ((0, 0), (1, 1), (2, 2)), \'minimum\'))
print \'reflect:  \\n\' + str(np.pad(arr3D, ((0, 0), (1, 1), (2, 2)), \'reflect\'))
print \'symmetric:  \\n\' + str(np.pad(arr3D, ((0, 0), (1, 1), (2, 2)), \'symmetric\'))
print \'wrap:  \\n\' + str(np.pad(arr3D, ((0, 0), (1, 1), (2, 2)), \'wrap\'))