Numpy学习——数组填充np.pad()函数的应用

Numpy学习——数组填充np.pad()函数的应用

2017-12-05 08:19:31来源:CSDN作者:zenghaitao012814人点击
原文： http://www.th7.cn/Program/Python/201712/1284487.shtml
分享在卷积神经网络中，为了避免因为卷积运算导致输出图像缩小和图像边缘信息丢失，常常采用图像边缘填充技术，即在图像四周边缘填充0，使得卷积运算后图像大小不会缩小，同时也不会丢失边缘和角落的信息。在Python的numpy库中，常常采用numpy.pad()进行填充操作，具体分析如下：

1. np.pad()函数

1）语法结构
pad(array, pad_width, mode, **kwargs)
返回值：数组
2）参数解释
array——表示需要填充的数组；
pad_width——表示每个轴（axis）边缘需要填充的数值数目。 
参数输入方式为：（(before_1, after_1), … (before_N, after_N)），其中(before_1, after_1)表示第1轴两边缘分别填充before_1个和after_1个数值。取值为：{sequence, array_like, int}
mode——表示填充的方式（取值：str字符串或用户提供的函数）,总共有11种填充模式；
3) 填充方式
‘constant’——表示连续填充相同的值，每个轴可以分别指定填充值，constant_values=（x, y）时前面用x填充，后面用y填充，缺省值填充0
‘edge’——表示用边缘值填充
‘linear_ramp’——表示用边缘递减的方式填充
‘maximum’——表示最大值填充
‘mean’——表示均值填充
‘median’——表示中位数填充
‘minimum’——表示最小值填充
‘reflect’——表示对称填充
‘symmetric’——表示对称填充
‘wrap’——表示用原数组后面的值填充前面，前面的值填充后面

import numpy as np

1.1 常数填充模式——’constant’

在卷积神经网络中，通常采用constant填充方式!!

A = np.arange(95,99).reshape(2,2)    #原始输入数组A

array([[95, 96],       [97, 98]])

1.1.1 用例1

#在数组A的边缘填充constant_values指定的数值#（3,2）表示在A的第[0]轴填充（二维数组中，0轴表示行），即在0轴前面填充3个宽度的0，比如数组A中的95,96两个元素前面各填充了3个0；在后面填充2个0，比如数组A中的97,98两个元素后面各填充了2个0#（2,3）表示在A的第[1]轴填充（二维数组中，1轴表示列），即在1轴前面填充2个宽度的0，后面填充3个宽度的0np.pad(A,((3,2),(2,3)),'constant',constant_values = (0,0))  #constant_values表示填充值，且(before，after)的填充值等于（0,0）

array([[ 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0],       [ 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0],       [ 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0],       [ 0,  0, 95, 96,  0,  0,  0],       [ 0,  0, 97, 98,  0,  0,  0],       [ 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0],       [ 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0]])

#填充时，从前面轴，往后面轴依次填充np.pad(A,((3,2),(2,3)),'constant',constant_values = (-2,2))   #填充值，前面填充改为-2，后面填充改为2

array([[-2, -2, -2, -2,  2,  2,  2],       [-2, -2, -2, -2,  2,  2,  2],       [-2, -2, -2, -2,  2,  2,  2],       [-2, -2, 95, 96,  2,  2,  2],       [-2, -2, 97, 98,  2,  2,  2],       [-2, -2,  2,  2,  2,  2,  2],       [-2, -2,  2,  2,  2,  2,  2]])

np.pad(A,((3,2),(2,3)),'constant',constant_values = ((0,0),(1,2)))    #0轴和1轴分别填充不同的值，先填充0轴，后填充1轴，存在1轴填充覆盖0轴填充的情形

array([[ 1,  1,  0,  0,  2,  2,  2],       [ 1,  1,  0,  0,  2,  2,  2],       [ 1,  1,  0,  0,  2,  2,  2],       [ 1,  1, 95, 96,  2,  2,  2],       [ 1,  1, 97, 98,  2,  2,  2],       [ 1,  1,  0,  0,  2,  2,  2],       [ 1,  1,  0,  0,  2,  2,  2]])

np.pad(A,((3,2),(2,3)),'constant')     #,constant_values 缺省，则默认填充均为0

array([[ 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0],       [ 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0],       [ 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0],       [ 0,  0, 95, 96,  0,  0,  0],       [ 0,  0, 97, 98,  0,  0,  0],       [ 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0],       [ 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0]])

1.2 边缘值填充模式——’edge’

B = np.arange(1,5).reshape(2,2)  #原始输入数组B

array([[1, 2],       [3, 4]])

np.pad(B,((1,2),(2,1)),'edge')   #注意先填充0轴，后面填充1轴，依次填充

array([[1, 1, 1, 2, 2],       [1, 1, 1, 2, 2],       [3, 3, 3, 4, 4],       [3, 3, 3, 4, 4],       [3, 3, 3, 4, 4]])

1.3 边缘最大值填充模式——’maximum’

B = np.arange(1,5).reshape(2,2)  #原始输入数组B

array([[1, 2],       [3, 4]])

np.pad(B,((1,2),(2,1)),'maximum')    #maximum填充模式还有其他控制参数，比如stat_length，详细见numpy库

array([[4, 4, 3, 4, 4],       [2, 2, 1, 2, 2],       [4, 4, 3, 4, 4],       [4, 4, 3, 4, 4],       [4, 4, 3, 4, 4]])

C = np.arange(0,9).reshape(3,3)  #原始输入数组C

array([[0, 1, 2],       [3, 4, 5],       [6, 7, 8]])

np.pad(C,((3,2),(2,1)),'maximum')

array([[8, 8, 6, 7, 8, 8],       [8, 8, 6, 7, 8, 8],       [8, 8, 6, 7, 8, 8],       [2, 2, 0, 1, 2, 2],       [5, 5, 3, 4, 5, 5],       [8, 8, 6, 7, 8, 8],       [8, 8, 6, 7, 8, 8],       [8, 8, 6, 7, 8, 8]])

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