如何在 NumPy 数组周围添加边框？
有时我们需要在 NumPy 矩阵周围添加边框。Numpy 提供了一个名为 'numpy.pad()' 的函数来构造边框。下面的例子展示了如何在身份矩阵周围构建“0”的边界。****
语法:
numpy.pad(array, pad_width, mode='constant', **kwargs)
示例 1: 围绕 2D 身份矩阵构建 0s 的边界
Python 3
# importing Numpy package
import numpy as np
# Creating a 2X2 Numpy matrix
array = np.ones((2, 2))
print("Original array")
print(array)
print("\n0 on the border and 1 inside the array")
# constructing border of 0 around 2D identity matrix
# using np.pad()
array = np.pad(array, pad_width=1, mode='constant',
constant_values=0)
print(array)
输出:
在上面的例子中，我们在二维 NumPy 矩阵周围构造了一个 0 的边界。
示例 2: 围绕三维身份矩阵构建 0s 的边界
Python 3
# importing Numpy package
import numpy as np
# Creating a 3X3 Numpy matrix
array = np.ones((3, 3))
print("Original array")
print(array)
print("\n0 on the border and 1 inside the array")
# constructing border of 0 around 3D identity matrix
# using np.pad()
array = np.pad(array, pad_width=1, mode='constant',
constant_values=0)
print(array)
输出:
在上面的例子中，我们在三维 NumPy 矩阵周围构造了一个 0 的边界。
示例 3: 围绕 4D 身份矩阵构建 0s 的边界
Python 3
# importing Numpy package
import numpy as np
# Creating a 4X4 Numpy matrix
array = np.ones((4, 4))
print("Original array")
print(array)
print("\n0 on the border and 1 inside the array")
# constructing border of 0 around 4D identity matrix
# using np.pad()
array = np.pad(array, pad_width=1, mode='constant',
constant_values=0)
print(array)
输出:
在上面的例子中，我们在四维 NumPy 矩阵周围构造了一个 0 的边界。
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