python中np.pad()的reflect用法
时间: 2024-05-15 13:13:12 浏览: 18
`np.pad()`函数可以在给定的数组周围填充指定的值。其中`reflect`是一种填充方式,它会通过反射数组的边缘值来进行填充。
使用`reflect`填充时,如果要填充的位置超出了数组的范围,那么就会使用反射数组边缘的值来填充。这种方式可以保证填充后的数组边缘值与原数组边缘值相似,因此在某些情况下可以更好地保留原始数据的特征。
下面是一个例子,展示如何使用`reflect`填充一个二维数组:
``` python
import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
# 在周围填充2行2列,使用reflect方式
b = np.pad(a, ((2, 2), (2, 2)), 'reflect')
print(b)
```
输出结果:
```
array([[4, 3, 4, 3, 2, 1, 2, 1],
[3, 2, 3, 2, 1, 4, 3, 2],
[4, 3, 4, 3, 2, 1, 2, 1],
[3, 2, 3, 2, 1, 4, 3, 2],
[2, 1, 2, 1, 4, 3, 4, 3],
[1, 4, 1, 4, 3, 2, 3, 2],
[2, 1, 2, 1, 4, 3, 4, 3],
[1, 4, 1, 4, 3, 2, 3, 2]])
```
可以看到,在原数组周围填充了2行2列,使用的填充方式是`reflect`。填充后的数组边缘值与原数组的边缘值相似。
相关问题
python中np.pad()
在Python中,np.pad()函数用于在数组的边缘添加填充值。该函数有以下语法:
```python
numpy.pad(array, pad_width, mode='constant', **kwargs)
```
其中,参数的含义如下:
- array:需要填充的数组。
- pad_width:填充宽度。它指定了在每个轴的两侧添加多少值。它可以是一个整数,表示在所有轴上添加相同数量的值,或者是一个长度为每个轴的元组,其中每个元素表示在该轴的两侧添加的值的数量。
- mode:指定填充模式。默认为'constant',表示在边缘添加常量值。其他可用的选项包括'symmetric'(用边缘值对称填充)和'reflect'(用边缘值反射填充)。
示例:
```python
import numpy as np
# 一维数组填充
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.pad(a, (2, 3), 'constant', constant_values=(4, 5))
# 在数组两端各添加2个4和3个5
print(b) # [4 4 1 2 3 5 5 5]
# 二维数组填充
c = np.array([[1, 2], [3, 4]])
d = np.pad(c, ((1, 2), (3, 4)), 'constant', constant_values=(0, 0))
# 在行上方添加1个0,在行下方添加2个0,在列左侧添加3个0,在列右侧添加4个0
print(d)
# [[0 0 0 0 0 0 0 0]
# [0 0 0 1 2 0 0 0]
# [0 0 0 3 4 0 0 0]
# [0 0 0 0 0 0 0 0]
# [0 0 0 0 0 0 0 0]]
```
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:
```python
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:
```python
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]]
```
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