numpy.padの使い方が分からなかったのでメモ

Numpyのメソッドの一つ、padがよく分からなかったので、調べた内容をメモします。

numpy.pad

.py

>>> data = [1,2,3]
>>> numpy.pad(data, [2,3], 'constant')
array([0, 0, 1, 2, 3, 0, 0, 0])

上記の引数の説明は以下のように書かれています。

• array : array_like of rank N
• Input array
• pad_width : {sequence, array_like, int}
• Number of values padded to the edges of each axis. ((before_1, after_1), ... (before_N, after_N)) unique pad widths for each axis. ((before, after),) yields same before and after pad for each axis. (pad,) or int is a shortcut for before = after = pad width for all axes.
• mode : str or function

第1引数にはN次元の配列、第2引数には前・後の文字詰め量、第3引数には埋め込み方式を指定します。
先の例だと元データdataの前に2つ、後に3つの埋め込み値0を連結します。
[0,0] + [1,2,3] + [0,0,0]

第2引数はタプルも可

.py

numpy.pad(data, (2,3), 'constant')

第3引数のmodeは色々指定ができて、edgeだと両端の値をコピーします。

• constant 標準
• edge 端の値をコピー
• linear_ramp 直線傾斜になる様に端を補完
• maximum 最大値で補完
• mean 平均値で補完
• median 中央値で補完
• minimum 最小値で補完
• reflect 反射して補完 - ABCBABCBA の様になる
• symmetric 対称な補完 - ABCCBAABC の様になる
• wrap 順序を模して補完
• empty 1.17以降使用可能

.py

>>> numpy.pad(data, (2,3), 'edge')
array([1, 1, 1, 2, 3, 3, 3, 3])

埋め込む値を変えるには名前付き引数でconstant_valuesを指定します。

.py

>>> numpy.pad(data, (2,3), 'constant', constant_values=(8,9))
array([8, 8, 1, 2, 3, 9, 9, 9])

次は2次元データを見て見ます。

.py

>>> data = [[1,2,3],[4,5,6]]
>>> numpy.pad(data, (2,3), 'constant')
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 1, 2, 3, 0, 0, 0],
       [0, 0, 4, 5, 6, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])
>>> numpy.pad(data, (2,3), 'edge')
array([[1, 1, 1, 2, 3, 3, 3, 3],
       [1, 1, 1, 2, 3, 3, 3, 3],
       [1, 1, 1, 2, 3, 3, 3, 3],
       [4, 4, 4, 5, 6, 6, 6, 6],
       [4, 4, 4, 5, 6, 6, 6, 6],
       [4, 4, 4, 5, 6, 6, 6, 6],
       [4, 4, 4, 5, 6, 6, 6, 6]])

前後に値または配列がコピーされているのがわかります。

第2引数を配列にすることによって各ランクの幅量を変えられます。

.py

>>> numpy.pad(data, [(0,1),(2,3)], 'constant')
array([[0, 0, 1, 2, 3, 0, 0, 0],
       [0, 0, 4, 5, 6, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])

以上です。