随笔记录——numpy.pad()
1.直接对列表两端进行填充
a = list(range(1, 6))
np.pad(array=a, pad_width=(2, 3), mode='constant', constant_values=(100, -100))
Out[12]: array([ 100, 100, 1, 2, 3, 4, 5, -100, -100, -100])
其中
- array: 需要pad的列表
- pad_width: 填充到每个轴边缘的数值，在这里，就是说在 左边填充两个元素，在右边填充3 个元素
- mode:
- constant: 默认， 表示填充常数
- edge: 用数组的边值填充。
- linear_ramp: 在end_值和数组边缘值之间使用线性渐变填充。
- maximum: 沿每个轴的向量的全部或部分的最大值。
- mean: 沿着每个轴的全部或部分向量的平均值。
- median: 沿每个轴用全部或部分向量的中值填充。
- minimum: 沿每个轴的全部或部分矢量的最小值。
- reflect: Pads with the reflection of the vector mirrored on the first and last values of the vector along each axis.
- wrap: Pads with the wrap of the vector along the axis. The first values are used to pad the end and the end values are used to pad the beginning.
- symmetric: Pads with the reflection of the vector mirrored along the edge of the array
- constant_values: 用于“常量”。设置每个轴的填充值的值。
使用edge模式填充
np.pad(a, (2, 3), 'edge')
Out[13]: array([1, 1, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5])
使用linear_ramp模式填充
np.pad(a, (2, 3), 'linear_ramp', end_values=(5, -4))
Out[14]: array([ 5, 3, 1, 2, 3, 4, 5, 2, -1, -4])
使用maximum模式填充
np.pad(a, (2,), 'maximum')
Out[15]: array([5, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 5])
使用mean模式填充
np.pad(a, (2,), 'mean')
Out[16]: array([3, 3, 1, 2, 3, 4, 5, 3, 3])
使用median模式填充
np.pad(a, (2,), 'median')
Out[17]: array([3, 3, 1, 2, 3, 4, 5, 3, 3])
使用minimum模式填充
np.pad(array=a, pad_width=((3, 2), (2, 3)), mode='minimum')
Out[28]:
array([[1, 1, 1, 2, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 2, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 2, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 2, 1, 1, 1],
[3, 3, 3, 4, 3, 3, 3],
[1, 1, 1, 2, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 2, 1, 1, 1]])
这里在指定pad_width时，指定了多个轴： 其中
- (3, 2) 代表 上面填充3行，下面填充2行
- (2, 3) 代表 左边填充2列，右边填充3列。
使用最小值填充。
使用reflect模式填充
np.pad(a, (2, 3), 'reflect')
Out[30]: array([3, 2, 1, 2, 3, 4, 5, 4, 3, 2])
np.pad(a, (2, 3), 'reflect', reflect_type='odd')
Out[31]: array([-1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
第二种填充，增加了reflect_type参数
reflect_type: 用于“reflect”和“symmetric”。“even”样式是默认样式，在边值周围具有不变的反射。对于“odd”样式，阵列的扩展部分是通过将反射值从边缘值的两倍中减去来创建的
使用symmetric模式进行填充
np.pad(a, (2, 3), 'symmetric')
Out[32]: array([2, 1, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 4, 3])
np.pad(a, (2, 3), 'symmetric', reflect_type='odd')
Out[33]: array([0, 1, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 7])
使用wrap模式进行填充
np.pad(a, (5, 3), 'wrap')
Out[35]: array([1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3])
参考： https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.17.0/reference/generated/numpy.pad.html
暂时完结。。