Question

我对python还是很陌生，并且已经阅读了很多关于该主题的SO问题，但是这些问题都不能满足我的需求。

我最终得到一个ndarray：

[[1, 2, 3]
 [4, 5, 6]]

现在，我想为每个元素（例如[1, 2, 3]）使用专门针对该元素的量身定制的填充。当然，我可以在for循环中执行此操作，并将每个结果附加到新的ndarray中，但是没有一种更快，更干净的方法可以一次将其应用于整个ndarray吗？

我想它可以像这样工作：

myArray = [[1, 2, 3]
           [4, 5, 6]]

paddings = [(1, 2),
            (2, 1)]

myArray = np.pad(myArray, paddings, 'constant')

当然，这只是输出：

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

这不是我所需要的。目标结果将是：

[[0 1 2 3 0 0]
 [0 0 4 5 6 0]]

如何使用numpy实现这一目标？

Answer 1

这里是一个基于循环的解决方案，但根据输入数组和填充的尺寸创建了一个零数组。注释中的解释：

In [192]: myArray
Out[192]: 
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

In [193]: paddings
Out[193]: 
array([[1, 2],
       [2, 1]])

# calculate desired shape; needed for initializing `padded_arr`
In [194]: target_shape = (myArray.shape[0], myArray.shape[1] + paddings.shape[1] + 1)

In [195]: padded_arr = np.zeros(target_shape, dtype=np.int32)

In [196]: padded_arr
Out[196]: 
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0]], dtype=int32)

此后，我们可以基于for的值，使用myArray循环来填充paddings的序列：

In [199]: for idx in range(paddings.shape[0]):
     ...:     padded_arr[idx, paddings[idx, 0]:-paddings[idx, 1]] = myArray[idx]
     ...:     

In [200]: padded_arr
Out[200]: 
array([[0, 1, 2, 3, 0, 0],
       [0, 0, 4, 5, 6, 0]], dtype=int32)

我们之所以采用基于循环的解决方案，是因为numpy.lib.pad()尚不支持这种填充，即使它已经提供了所有可用的附加模式和关键字参数。

使用每个元素的唯一填充填充ndarray中的元素

1 个答案: