Função Python Numpy.pad

Em Python, temos o módulo NumPy para criar e trabalhar com arrays. As arrays podem ser de diferentes tamanhos e dimensões. Preenchimento é um método útil disponível para compensar o tamanho de un array. Podemos alterar a matriz e adicionar alguns valores preenchidos para alterar sua forma e tamanho.

Podemos ter outros métodos também para remodelar un array. Ainda assim, essa função é benéfica porque redimensiona automaticamente a memória do array depois de usá-lo.

A função numpy.pad() é usada para fazer isso. O código a seguir mostra um exemplo dessa função.

import numpy as np

a = [1, 2, 3, 4]
b = np.pad(a, (3, 2), mode="constant", constant_values=(0, 5))
print(b)

Resultado:

[0 0 0 1 2 3 4 5 5]

No exemplo acima, o primeiro argumento, uma tupla (3,2), especifica que os 3 elementos são adicionados antes do eixo e 2 elementos são adicionados no final do eixo.

O parâmetro mode especifica que tipo de valor deve ser usado no preenchimento do array. Em nosso código, usamos os valores constantes 0 e 5 para preencher o array, mas podemos alterar esse modo para diferentes tipos como median, mean, empty, wrap, e muito mais. Cada modo fornece diferentes elementos para preencher o array.

Também podemos usar essa função com arrays multidimensionais. Por exemplo,

import numpy as np

a = np.array(
    [[1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0]]
)
b = np.pad(a, [(0, 1), (0, 1)], mode="constant")
print(b)

Resultado:

[[1. 1. 1. 1. 1. 0.]
 [1. 1. 1. 1. 1. 0.]
 [1. 1. 1. 1. 1. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0.]]