如何用一些 2d numpy 数组填充 2d numpy 数组答案

【问题标题】：How to fill 2d numpy array with some 2d numpy array如何用一些 2d numpy 数组填充 2d numpy 数组
【发布时间】：2020-11-05 14:40:12
【问题描述】：

我有一个 2d numpy 数组，它的大小从一个值变化到另一个值。

如果输入值的维度小于要求，我如何通过填充零来概括大小？

示例：

具有 numpy 数组维度的输入列表：
[(40, 173),
(40, 14),
(40, 56),
(40, 173)]

我希望所有数组都为 (40, 173)，如果它的大小更小，则用零填充其余数组。

【问题讨论】：

从np.zeros((40,173)) 数组开始，将输入数组复制到所需的切片中。
如何将其复制到所需的大小？我想要 (40, 173)，但某些输入数据的大小较小。
res[a:b, c:d] = input

标签： python numpy

【解决方案1】：

这称为零填充。假设你想填充一个数组A：

np.pad(A, ((0, rows), (0, cols)), "constant")

你可以设置：

rows = 40 - A.shape[0]
cols = 173 - A.shape[1]

更多信息：Zero pad numpy array

【讨论】：

仍然返回相同大小的数组。不知道我是否遗漏了什么
它正在工作。我发现必须保存 np.pad 的输出

【解决方案2】：

分配给zeros 数组：

In [160]: res = np.zeros((40,173),int)                                                               
In [161]: res[0:20, 0:30] = np.ones((20,30),int)

【讨论】：