np.pad()的用法

`np.pad()`函数可以在多维数组的各个维度边缘添加指定数量的元素。该函数的语法如下：

numpy.pad(array, pad_width, mode='constant', **kwargs)

- `array`：要进行填充操作的多维数组。
- `pad_width`：在各个维度边缘添加的元素数量。可以是一个整数，表示在所有维度的边缘添加相同数量的元素；也可以是一个元组，表示在各个维度的边缘添加不同数量的元素，元组的每个元素表示对应维度的左右两边各自添加的元素数量。
- `mode`：填充模式。可以是以下几种模式之一：
- `'constant'`：在填充元素外使用常数填充。
- `'edge'`：在填充元素外使用边缘值填充。
- `'linear_ramp'`：在填充元素外使用线性渐变填充。
- `'maximum'`：在填充元素外使用最大值填充。
- `'mean'`：在填充元素外使用均值填充。
- `'median'`：在填充元素外使用中位数填充。
- `'minimum'`：在填充元素外使用最小值填充。
- `'reflect'`：对称地填充元素。
- `'symmetric'`：以边缘为对称轴填充元素。
- `**kwargs`：其他可选参数，如填充元素的常数值。

示例代码：

import numpy as np

# 创建一个 3x3 的数组
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 在 a 的周围添加一圈 0，形成一个 5x5 的数组
b = np.pad(a, ((1, 1), (1, 1)), 'constant', constant_values=0)

print(b)

输出结果：

[[0 0 0 0 0]
 [0 1 2 3 0]
 [0 4 5 6 0]
 [0 7 8 9 0]
 [0 0 0 0 0]]