将 n 行和 m 列的 0 填充到 numpy 数组的每一侧答案

【问题标题】：Padding n rows and m columns of 0s to the each side of numpy array将 n 行和 m 列的 0 填充到 numpy 数组的每一侧
【发布时间】：2021-04-10 15:32:23
【问题描述】：

问题来了

给定一个大小为 n×m 的 2D numpy 数组“a”。您需要填充矩阵用 0 使矩阵的维数变为 (n+2n1)×(m+2m1)

a = np.array([[1, 1], [1, 1]])
n1 = 1
m1 = 2
print(padding(a, n1, m1))
>>[[0, 0, 0, 0, 0, 0], 
  [0, 0, 1, 1, 0, 0],
  [0, 0, 1, 1, 0, 0],
  [0, 0, 0, 0, 0, 0]]

我想用 pad() 函数解决这个问题，但问题出在这里

import numpy as np

def padding(a, n1, m1):
    return np.pad(a, [n1, m1], constant_values=0)
a = np.array([[1, 1], [1, 1]])
n1 = 1
m1 = 2
print(padding(a, n1, m1))

结果是

[[0 0 0 0 0]
  [0 1 1 0 0]
  [0 1 1 0 0]
  [0 0 0 0 0]
  [0 0 0 0 0]]

【问题讨论】：

仔细阅读np.pad 文档。您可以指定 4 个填充值！

标签： python arrays numpy matrix

【解决方案1】：

运行：

result = np.pad(a, [(n1, n1), (m1, m1)])

第二个参数（pad_width）是一个二元组列表（before，after）每个轴。

用零填充是默认模式，所以你不需要指定它。

结果是：

array([[0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 1, 1, 0, 0],
       [0, 0, 1, 1, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0]])

更简洁的版本是：

np.pad(a, [(n1,), (m1,)])

【讨论】：