title: numpy中的pad函式
date: 2017-07-30 14:25:06
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填補乙個陣列。
pad（array，pad_width，mode，**kwars）
其中array為要填補的陣列（input）
pad_width是在各維度的各個方向上想要填補的長度,如（（2，3），（4，5）），如果直接輸入乙個整數，則說明各個維度和各個方向所填補的長度都一樣。
mode為填補型別，即怎樣去填補，有「constant」，「edge」等模式，如果為constant模式，就得指定填補的值。
剩下的都是一些可選引數，先不說了。
返回值為填補好的ndarray。
例子：
>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> np.lib.pad(a, (2,3), 'constant', constant_values=(4, 6))
array([4, 4, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 6, 6])
>>> a = [[1, 2], [3, 4]]
>>> np.lib.pad(a, ((3, 2), (2, 3)), 'minimum')
array([[1, 1, 1, 2, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 2, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 2, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 2, 1, 1, 1],
[3, 3, 3, 4, 3, 3, 3],
[1, 1, 1, 2, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 2, 1, 1, 1]])
>>> a = [[0,1, 2], [3, 4,5]]
>>> np.lib.pad(a, 2, padwithtens)
array([[10, 10, 10, 10, 10, 10, 10],
[10, 10, 10, 10, 10, 10, 10],
[10, 10, 0, 1, 2, 10, 10],
[10, 10, 3, 4, 5, 10, 10],
[10, 10, 10, 10, 10, 10, 10],
[10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]])
numpy中pad方法及應用
a np.array 1,2,3,4 4,3,2,1 print a b np.pad a,1,2 3,3 print b 輸出 1234 43 21 00 0000 0000 00 0123 4000 00 0432 1000 00 0000 0000 00 0000 0000 第乙個引數是待填充...
Tensorflow中pad函式解析
參考於 函式定義 tf.pad tensor,paddings,mode constant name none,constant values 0 引數說明 tensor 被填充的張量 paddings 填充的格式 mode 填充模式 constant reflect symmetric name ...
TensorFlow中關於pad函式的詳細理解
今天用到pad函式，看文件看了老半天，後面終於弄懂了。以下是本人的理解總結 文件的內容 t is 1,2,3 4,5,6 paddings is 1,1,2,2 constant values is 0.rank of t is 2.pad t,paddings,constant 0,0,0,0,0...