Question

在最后用零填充数组的pythonic方法是什么？

def pad(A, length):
    ...

A = np.array([1,2,3,4,5])
pad(A, 8)    # expected : [1,2,3,4,5,0,0,0]

在我的实际用例中，实际上我想将数组填充到1024的最接近倍数。例如：1342 =＆gt; 2048,3000 =＆gt; 3072

Answer 1

具有numpy.pad模式的

constant执行您需要的操作，我们可以将元组作为第二个参数传递，以告知每个大小填充多少个零，例如(2, 3)将填充左侧为 2 零，右侧为 3 零：

将A视为：

A = np.array([1,2,3,4,5])

np.pad(A, (2, 3), 'constant')
# array([0, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 0, 0, 0])

也可以通过传递元组元组作为填充宽度来填充2D numpy数组，格式为((top, bottom), (left, right))：

A = np.array([[1,2],[3,4]])

np.pad(A, ((1,2),(2,1)), 'constant')

#array([[0, 0, 0, 0, 0],           # 1 zero padded to the top
#       [0, 0, 1, 2, 0],           # 2 zeros padded to the bottom
#       [0, 0, 3, 4, 0],           # 2 zeros padded to the left
#       [0, 0, 0, 0, 0],           # 1 zero padded to the right
#       [0, 0, 0, 0, 0]])

对于您的情况，您指定左侧是零和右侧垫从模块化部门计算：

B = np.pad(A, (0, 1024 - len(A)%1024), 'constant')
B
# array([1, 2, 3, ..., 0, 0, 0])
len(B)
# 1024

对于更大的A：

A = np.ones(3000)
B = np.pad(A, (0, 1024 - len(A)%1024), 'constant')
B
# array([ 1.,  1.,  1., ...,  0.,  0.,  0.])

len(B)
# 3072

Answer 2

对于您的用例，您可以使用 resize() 方法：

A = np.array([1,2,3,4,5])
A.resize(8)

这会调整 A 就地的大小。如果有对 A 的引用，numpy 会抛出一个 vale 错误，因为引用的值也会被更新。要允许此添加 refcheck=False 选项。

文档指出缺失值将是 0：

<块引用>

扩大数组：同上，但缺少的条目用零填充

Answer 3

这应该有效：

def pad(A, length):
    arr = np.zeros(length)
    arr[:len(A)] = A
    return arr

如果您初始化一个空数组（np.empty(length)），然后分别填写A和zeros，可能会获得更好的性能，但我怀疑在大多数情况下加速会增加代码复杂性。

为了获得值，我认为您可能只使用divmod之类的内容：

n, remainder = divmod(len(A), 1024)
n += bool(remainder)

基本上，这只是计算1024除以数组长度的次数（以及该除法的剩余部分）。如果没有余数，那么您只需要n * 1024个元素。如果有余数，则需要(n + 1) * 1024。

所有在一起：

def pad1024(A):
    n, remainder = divmod(len(A), 1024)
    n += bool(remainder)
    arr = np.zeros(n * 1024)
    arr[:len(A)] = A
    return arr

Answer 4

供将来参考：

def padarray(A, size):
    t = size - len(A)
    return np.pad(A, pad_width=(0, t), mode='constant')

padarray([1,2,3], 8)     # [1 2 3 0 0 0 0 0]

Answer 5

您也可以使用numpy.pad：

>>> A = np.array([1,2,3,4,5])
>>> npad = 8 - len(A)
>>> np.pad(A, pad_width=npad, mode='constant', constant_values=0)[npad:]
array([1, 2, 3, 4, 5, 0, 0, 0])

在一个功能中：

def pad(A, npads):
    _npads = npads - len(A)
    return np.pad(A, pad_width=_npads, mode='constant', constant_values=0)[_npads:]

Answer 6

有np.pad：

A = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
A = np.pad(A, (0, length), mode='constant')

关于您的使用案例，填写所需的零数可以计算为length = len(A) + 1024 - 1024 % len(A)。

零垫numpy数组

6 个答案: