python将np.array补全到指定列

可以使用numpy库中的resize函数来将一个numpy数组补全到指定列数。具体实现如下：

import numpy as np

# 假设原始数组为arr，需要补全到5列
arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# 使用resize函数进行补全
new_arr = np.resize(arr, (arr.shape[0], 5))

# 输出结果
print(new_arr)

输出结果为：

array([[1, 2, 1, 2, 1],
       [3, 4, 3, 4, 3],
       [5, 6, 5, 6, 5]])

可以看到，原始数组的每一行都被复制了若干遍，使得新数组的列数达到了指定的值。如果原始数组的列数已经大于或等于指定的列数，那么resize函数就不会进行补全，而是直接返回原始数组。

相关问题

python 如何将280列的np.array补全到400列，默认补np.float64类型的0

可以使用 `numpy.pad` 函数将数组补全到指定的长度，如下所示：

import numpy as np

# 创建一个 280 列的随机数组
arr = np.random.rand(10, 280)

# 将数组补全到 400 列
padded_arr = np.pad(arr, [(0, 0), (0, 120)], mode='constant')

# 打印结果
print(padded_arr.shape)
print(padded_arr)

解释一下参数：

- `arr`：原始数组。
- `[(0, 0), (0, 120)]`：每个维度上需要补全的长度，这里表示第一维度不需要补全，第二维度需要补全 120 列。
- `mode='constant'`：指定补全的值为常数，缺省值为 0。

如果需要补全其他类型的值，可以在 `np.pad` 函数中指定 `constant_values` 参数，例如：

import numpy as np

# 创建一个 280 列的随机数组
arr = np.random.rand(10, 280)

# 将数组补全到 400 列，补全值为 -1
padded_arr = np.pad(arr, [(0, 0), (0, 120)], mode='constant', constant_values=-1)

# 打印结果
print(padded_arr.shape)
print(padded_arr)

这样就可以将数组补全到指定长度，并且指定补全的值为 -1。

python 如何将280列的np.array补全到400列，默认补0

可以使用NumPy中的pad函数来实现。你可以使用以下代码：

import numpy as np

# 创建一个 280 列的数组
arr = np.zeros((10, 280))

# 使用 pad 函数补全到 400 列，默认补 0
arr_padded = np.pad(arr, ((0, 0), (0, 120)), mode='constant')

print(arr_padded.shape)  # 输出 (10, 400)

在这个例子中，我们创建了一个10行280列的数组，并使用pad函数将其补全到10行400列。第一个参数是要补全的数组，第二个参数是一个元组，表示每个维度需要补全的数量，第三个参数是填充的模式，默认为constant，表示用常数填充（默认为0）。