numpy矩阵补全函数 np.pad()

最新推荐文章于 2023-03-29 09:07:39 发布
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#numpy #矩阵 #python

这篇博客介绍了numpy库中用于数组边缘填充的方法np.pad，详细解释了参数含义，如填充尺寸和值。通过实例展示了如何使用'constant'模式进行简单和复杂的填充操作，并提示读者可以探索更多填充模式以满足不同需求。 
np.pad(data,((0,1),(1,2)),'constant',constant_values=(0,1))

data 是一个二维数组 （0，1）（1，2）是各维上前后补全个数，constant_values是前后要补的数字。

以上为简单的补全。

复杂点的可以挑mode参数（‘constant’）的类型，具体看手册

【Python数据分析】np.pad函数的详细介绍
若北辰
07-24 526
numpy.pad函数用于对数组进行填充，可以在数组的边缘添加数据。这是一种常见的操作，尤其是在处理图像或信号数据时，需要调整数据的尺寸以满足算法的输入需求。
NumPy数组操作之pad函数
与其临渊羡鱼,不如退而结网
05-24 730
NumPy数组操作之pad函数在NumPy的数组操作中，pad函数可以在数组的边缘填充指定的值。对于像素填充、卷积神经网络等应用场景下，pad函数是一个非常重要的工具。arraypad_widthmode下面，我们通过几个例子来看一下pad函数的具体用法。
【Python NumPy Pad函数使用：数组填充与扩展】
.
03-29 1690
【Python NumPy Pad函数使用：数组填充与扩展】NumPy 库是 Python 中常用的科学计算库，它提供了高性能的多维数组对象和数学函数。其中 pad 函数可用于数组填充和扩展操作，本文将详细介绍其使用方法和应用场景。【数组填充】由于数据源往往不规则，需要对数组进行填充，使得数组维度符合要求。Pad 函数可以实现在数组的边界或中央插入值，使得数组大小满足需求。Pad 函数的基本使用方法为：array: 需要填充的数组对象；
numpy补充
goodloving的博客
08-14 416
1.numpy中的size()函数：size()函数主要是用来统计矩阵元素个数，或矩阵某一维上的元素个数的函数。 参数  numpy.size(a, axis=None)  a：输入的矩阵  axis：int型的可选参数，指定返回哪一维的元素个数。当没有指定时，返回整个矩阵的元素个数 axis的值没有设定，返回矩阵的元素个数  axis = 0，返回该二维矩阵的行数  axis = 1，返回该...
np.pad
weixin_44019125的博客
04-22 192
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度,如（（1，2），（2，2）），表示在第一个维度上水平方向上padding=1,垂直方向上padding=2,在第二个维度上水平方向上padding=2,垂直方向上padding=2。如果直接输入一个整数，则说明...
Numpy中的填充，np.pad()
种花家的奋斗兔的博客
03-27 3412
1.np.zeros_like() 函数主要是想实现构造一个矩阵W_update，其维度与矩阵W一致，并为其初始化为全0；这个函数方便的构造了新矩阵，无需参数指定shape大小； 2. Counter() 3.np.argmax() 4.matplotlib命令与格式：标题(title),标注(annotate),文字说明(text) ...
Numpy.pad的多维矩阵里的参数通俗解析 np.pad(a, ((x1, y1), (x2, y2), (x3, y3)), 'constant')
weixin_40489988的博客
08-11 2990
最近看到pad函数，很多参考资料对pad函数在三维矩阵应有时，对于里面的参数解释不明白，于是自己总结一下 ··· a = np.array([[[1, 2], [2, 3]], [[2, 4], [5, 6]], [[7, 8], [9, 10]]]) ...
python--numpy pad函数使用
jacke121的专栏
05-18 2838
python--numpy pad函数使用 原文：https://blog.csdn.net/qq_29592167/article/details/81043640 在卷积神经网络中，为了避免图片边缘像素点不能有效得到使用，同时，在卷积之后，图片被不断压缩的情况，我们有一个重要的操作叫做padding，翻译为填充，主要是通过在图片周围填充一定量的像素点来避免上述两种问题的产生...
np.random.rand()函数与数组填充np.pad()
BenjaminYoung29的博客
12-26 643
np.random.rand(d0,d1,d2……dn) 注：使用方法与np.random.randn()函数相同 ，但rand返回的是均匀分布的样本值，randn返回的是正态分布的样本值 作用： 通过本函数可以返回一个或一组服从“0~1”均匀分布的随机样本值。随机样本取值范围是[0,1)，不包括1。 1)当函数括号内没有参数时，则返回一个浮点数； 2）当函数括号内有一个参数时，则返回秩为1的数组...
使用python的矩阵乘法函数np.dot，按照定义，编程实现圆周卷积函数circonv(x1,x2,L)
04-23
好的，您的问题是如何使用Python的矩阵乘法函数np.dot来实现圆周卷积函数circonv(x1,x2,L)。我将为您提供解决方案。 首先，让我们来了解一下圆周卷积的概念。圆周卷积是一种在周期性信号之间执行卷积的方法，通常...
python怎么让矩阵内所有元素自己平方_机器学习 | 矩阵补全和奇异值软阈值算法...
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11-20 1337
本文将围绕矩阵补全 (matrix completion) 中常见的奇异值软阈值 (Singular Value Thresholding, SVT) 算法进行展开，内容包括: 1) 如何用python实现一个简单的matrix completion? 2) matrix completion在图片修复中的简单应用。1 matrix completion和奇异值软阈值算法令矩阵 为部分观测的矩阵...
Python 矩阵拼接
毛发浓密的猿工
05-25 2794
import pandas as pd import numpy as np a = 1 b = [4, 5, 0] c = pd.concat([pd.DataFrame([a]), pd.DataFrame([b])]) # 拼接 d = np.array(c)
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AI071721S的博客
03-09 401
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【python】np.pad
weixin_42338058的博客
04-16 2056
为避免卷积运算导致图像缩小和边缘信息丢失，采用填充技术，即在图像边缘填充0，使卷积运算后的图像大小，与理想的图像大小相符，同时不会丢失边缘和角落信息。 用法：np.pad(array, pad_width, mode) 返回：填充后的数组 参数：array：输入数组（需要被填充的图像数组） pad_width：图像每个轴或维度（axis）上的边缘需要填充的大小。如：p...
numpy中pad函数的常用方法
weixin_33738578的博客
01-02 794
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度,如（（1，2），（2，2）），表示在第一个维度上水平方向上padding=1,垂直方向上padding=2,在第二个维度上水平方向上padding=2,垂直方向上padding=2。如果直接...
python中的np.pad()函数
weixin_42097820的博客
08-19 3804
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。 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:
np.pad用法
houyushui的博客
01-21 328
pad_width[1]是一个元组，表示在对应方向上应该填充多少，不填充时为（0，0）可以看到，在上面的例子中pad_width表示的是对应的axis轴在那个方向增加填充。pad_width[1]是在axis=1上增加填充。
numpy 补充
minione_2016的博客
12-21 363
none
numpy之函数pad
Nicola.Zhang
05-01 701
numpy之填充函数pad 使用方法 numpy.pad(array, pad_width, mode, **kwargs)[source] array表示待填充编内距的矩阵； pad_width表示在每个矩阵上的填充宽度； mode表示填充模式 示例： >>> a array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, ...
使用np.pad缩放矩阵
06-03
在Python中，除了使用OpenCV库的resize函数外，我们还可以使用numpy库的pad函数来实现矩阵大小的缩放。具体步骤如下： 1. 读取两个矩阵，获取其大小。 2. 计算两个矩阵的大小差异，确定缩放比例。 3. 对需要缩放...
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