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'))

numpy.pad的更多相关文章

  1. 图文并茂的Python教程-numpy.pad

    图文并茂的Python教程-numpy.pad 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. 声明: 需要读者了解一点numpy数组的知识np.pa ...

  2. 【400】numpy.pad 为数组加垫(迷宫类题目)

    参考:Numpy学习——数组填充np.pad()函数的应用 举例说明: import numpy as np a = np.zeros((3, 4), dtype=int) a array([[0, ...

  3. python中numpy.pad简单填充0用法

    # -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sun Apr 28 22:07:02 2019 @author: jiangshan" ...

  4. numpy中pad函数的常用方法

    一.参数解释 ndarray = numpy.pad(array, pad_width, mode, **kwargs) array为要填补的数组 pad_width是在各维度的各个方向上想要填补的长 ...

  5. TensorLayer官方中文文档1.7.4:API – 数据预处理

    所属分类:TensorLayer API - 数据预处理¶ 我们提供大量的数据增强及处理方法,使用 Numpy, Scipy, Threading 和 Queue. 不过,我们建议你直接使用 Tens ...

  6. python中的张量运算(tensor)

    1,首先比较二者的参数部分:这就是处理0阶张量和1阶张量的区别 np.max:(a, axis=None, out=None, keepdims=False) 求序列的最值 最少接收一个参数 axis ...

  7. 【python实现卷积神经网络】卷积层Conv2D实现(带stride、padding)

    关于卷积操作是如何进行的就不必多说了,结合代码一步一步来看卷积层是怎么实现的. 代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 先看一下 ...

  8. numpy的prod()函数和pad()函数

    1.np.prod()函数用来计算所有元素的乘积,对于有多个维度的数组可以指定轴,如axis=1指定计算每一行的乘积. 2.np.lib.pad()函数用来把原来的list在原来的维度上进行扩展 例1 ...

  9. 《Python数据分析常用手册》一、NumPy和Pandas篇

    一.常用链接: 1.Python官网:https://www.python.org/ 2.各种库的whl离线安装包:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ ...

随机推荐

  1. ZOJ2482 IP Address 2017-04-18 23:11 44人阅读 评论(0) 收藏

    IP Address Time Limit: 2 Seconds      Memory Limit: 65536 KB Suppose you are reading byte streams fr ...

  2. linux信号量(转载)

    本文转载自http://blog.csdn.net/qinxiongxu/article/details/7830537 信号量一.什么是信号量信号量的使用主要是用来保护共享资源,使得资源在一个时刻只 ...

  3. 16、Docker的网络-host和none

    16.1 none   创建一个容器使用网络none: [root@docker ~]# docker run -d --name test1 --network none busybox /bin/ ...

  4. [php] try - catch exceptiong handler

    //http://stackoverflow.com/questions/1241728/can-i-try-catch-a-warningOne possibility is to set your ...

  5. 曲演杂坛--重建索引后,还使用混合分区么?(Are mixed pages removed by an index rebuild?)

    原文来自:http://www.sqlskills.com/blogs/paul/mixed-pages-removed-index-rebuild/ 在SQL SERVER 中,区是管理空间的基本单 ...

  6. .net core使用NLog记录

    首先使用Nugut安装NLog, NLog.Extensions.Logging,using NLog.Web,并且加上配置文件 ”nlog.config“,配置文件内容网上都可以百度的到.这是我自己 ...

  7. leetcode 搜索插入位置

    给定一个排序数组和一个目标值,在数组中找到目标值,并返回其索引.如果目标值不存在于数组中,返回它将会被按顺序插入的位置. 你可以假设数组中无重复元素. 示例 1: 输入: [1,3,5,6], 5 输 ...

  8. ASP.NET Core 2 学习笔记(二)生命周期

    要了解程序的运行原理,就要先知道程序的进入点及生命周期.以往ASP.NET MVC的启动方式,是继承 HttpApplication 作为网站开始的进入点,而ASP.NET Core 改变了网站的启动 ...

  9. 2D Circular Geometry Kernel ( Geometry Kernels) CGAL 4.13 -User Manual

    1 Introduction The goal of the circular kernel is to offer to the user a large set of functionalitie ...

  10. 基于Easyui框架的datagrid绑定数据,新增,修改,删除方法(四)

    @{ ViewBag.Title = "xxlist"; } <script type="text/javascript" language=" ...