python中numpy矩陣的零填充的示例代碼

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需求：

對於圖像處理中的一些過程，我需要對讀取的numpy矩陣進行size的擴充，比如原本是（4，6）的矩陣，現在需要上下左右各擴充3行，且為瞭不影響數值計算，都用0填充。

比如下圖，我有一個4×5大小的全1矩陣，但是現在我要在四周都加上3行的0來擴充大小，最後擴充完還要對原區域進行操作。

 

 方法：

想到瞭幾種方法，記錄一下。

一、再new一個更大的所需要的矩陣大小 

    a = np.ones((4,5))    #假設原矩陣是4x5的全1矩陣
    print(a.shape)        
    
    b_pad = np.zeros((4 + 6, 5 + 6))    #要四周擴充3行，所以寬高都要加6
    h,w = b.shape
    print(b.shape)        #(10,11)
    b[3:h-3,3:w-3] = a    #再把原矩陣放到相應位置
    print(b)
 
    #如果要對原數值一一進行操作，可以定位到各元素
    for i in range(3,h-3):        
        for j in range(3,w-3):
            b[i][j] = 2
    print(b)

這個方法簡單粗暴，邏輯上比較好理解，但是會消耗內存空間

 二、pad函數

其實numpy已經封裝瞭一個函數，就是pad

    a = np.ones((4,5))
    print(a.shape)
    b = np.pad(a,3,'constant')    #對a，上下左右各擴充3行，constant缺省，默認為0
    print(b)
    print(b.shape)
 
    #如果隻要左上角擴充的話
    c = np.pad(a,(3,0),'constant')
    print(c)
    print(c.shape)

 其他想法

還有兩種想法，但我沒實踐過。一個是 二維轉成一維，然後用list在每一組的前後可以加0，用append連接，最後再轉成二維。這樣子的話，0想放在哪裡就可以自己定瞭。 還有一種是用torch.nn，在pytorch中有對於卷積的0填充padding。不過需要把numpy轉成tensor張量，最後再轉回來，比較麻煩。

到此這篇關於python中numpy矩陣的零填充的示例代碼的文章就介紹到這瞭,更多相關numpy矩陣零填充內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

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