Python函数之np.pad

np.pad：

常用于对一维或多维数组的填充，如在CNN网络中，常常要使用padding操作，从而减少由convolution操作带来的图片尺寸shrink等。

• 一维数组

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'))

输出结果如下：

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

• 二维数组

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'))

转载自 [ 图文并茂的Python教程-numpy.pad ]