Python數組擴充技巧：使用np.pad快速實現數組填充

在Python編程中，我們經常需要處理各種各樣的數組操作。而當我們需要為數組進行填充時，numpy的np.pad函數提供了一個快速、高效的方法。本文將從多個方面詳細闡述如何使用np.pad函數實現數組填充。

一、什麼是np.pad函數

np.pad函數是numpy庫中的一個函數，可以完成對數組進行擴充、填充、截取等一系列操作。它的語法結構為：

numpy.pad(array, pad_width, mode, **kwargs)

其中，各參數的含義如下：

• array：需要填充的數組
• pad_width：填充的寬度，可以是單個整數、單個整數元組、或者是多個整數元組
• mode：填充模式，可以是常數、symmetric等

二、如何使用np.pad函數進行數組填充

由於數組的形狀可能是任意的，np.pad函數為我們提供了多種不同的填充方式。

1. 對一維數組進行填充

以一維數組為例，例如我們需要將一個一維數組填充至長度為10，可以這樣實現：

import numpy as np 

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
a = np.pad(a, (0, 5), 'constant', constant_values=(0, 0))
print(a)

運行結果為：

[1 2 3 4 5 0 0 0 0 0]

在以上示例中，我們使用了constant模式進行填充，將a數組在其右側添加了5個長度為0的元素。

2. 對二維數組進行填充

同理，對於二維數組的填充，我們仍然可以使用constant模式，例如：

b = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.pad(b, ((1, 2), (2, 1)), 'constant', constant_values=(0, 0))
print(b)

運行結果為：

[[0 0 0 0 0]
 [0 0 1 2 0]
 [0 0 3 4 0]
 [0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0]]

在以上示例中，我們將b數組進行了填充，使用了常數0來填充數組。pad_width的第一個元素表示對橫向填充的寬度，第二個元素表示對縱向填充的寬度。填充的位置可以使用一個包含兩個(或更多)元組的元組來設置。

3. 對多維數組進行填充

和二維數組類似，對於多維數組的填充，我們同樣可以使用pad_width參數來指定填充的方式。例如：

c = np.ones((2, 2, 2))
c = np.pad(c, ((1, 1), (2, 2), (3, 3)), 'constant', constant_values=(0, 0))
print(c)

運行結果為：

[[[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
  [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
  [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
  [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]]

 [[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
  [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
  [0. 0. 1. 1. 0. 0. 0. 0.]
  [0. 0. 1. 1. 0. 0. 0. 0.]]

 [[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
  [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
  [0. 0. 1. 1. 0. 0. 0. 0.]
  [0. 0. 1. 1. 0. 0. 0. 0.]]

 [[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
  [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
  [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
  [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]]]

在以上示例中，我們使用了constant模式，並使用常數0對數組進行填充。pad_width中的元組的第一個元素表示沿縱向填充的寬度，第二個元素表示沿橫向填充的寬度，第三個元素表示沿第三維填充的寬度。

三、其他常見的填充模式

除了常數模式之外，np.pad函數還支持其他幾種填充模式，例如：

• symmetric：對稱填充，填充部分是源數組的鏡像
• edge：邊緣填充，以數組的邊緣元素進行填充
• minimum/maximum：最小值/最大值填充，將數組填充至源數組的最小值或最大值

我們也可以結合使用多種填充模式，例如：

d = np.ones((4, 4))
d = np.pad(d, ((2, 1), (1, 2)), mode='wrap')
print(d)

運行結果為：

[[1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]]

在以上示例中，我們使用了wrap模式和constant模式結合的方式進行填充，將d數組沿着縱向填充3格，橫向填充2格。因為wrap模式將源數組進行了環形的擴展，所以填充的數據以wrap模式為準。

四、總結

在Python編程中，np.pad函數為我們提供了一種快速且高效的數組填充方法。本文詳細介紹了如何使用np.pad對一維、二維和多維數組進行填充，並介紹了常數、對稱、邊緣、最小值/最大值、環繞等多種填充方式。希望本文能夠幫助你更加深入地了解Python中的數組填充操作，從而在編寫代碼時能夠更加得心應手。