Question

另一个numpy数组处理问题：我有一个约。 2000³条目numpy数组，固定大小（我知道），包含整数。我想用另一个整数填充数组，以便它在所有维度中被包围。对于整个填充过程，此整数是固定的。

example (2D)
1----->000
       010
       000

我有两个想法，导致结果：

创建一个更大的numpy数组，包含填充值并在填充中“切片”旧区域：
```
padded=np.zeros((z+2,x+2,y+2))
padded[1:z+1,1:x+1,1:y+1]=olddata
```

使用np.insert或hstack，vstack，dstack添加值：

padded=np.insert(data,0,0,axis=0)
padded=np.insert(data,x+1,0,axis=0) etc.

问题是，所有这些方法都不是就地并分配新数组（1.）或复制旧数组（2.）。有没有办法在就地填充？我知道，自从numpy 1.7。有numpy.pad模块。但这似乎也使用了某种分配和覆盖（就像在我的方式中一样）。

Answer 1

您无法就地添加填充，因为内存布局中没有空间。您可以采用另一种方式：首先分配填充数组，并在访问未填充数据时使用视图。

padded = np.empty((2002,2002,2002))
padded[0] = 0
padded[-1] = 0
padded[:,0] = 0
padded[:,-1] = 0
padded[:,:,0] = 0
padded[:,:,-1] = 0

unpadded = padded[1:-1, 1:-1, 1:-1]

填充大型numpy数组

1 个答案: