La façon de remplir avec des zéros d'un tenseur, le long de certains axes (Python)

Je voudrais ajouter un numpy tenseur avec 0 le long de l'axe choisi.
Par exemple, j'ai du tenseur de r la forme de la (4,3,2) mais je suis seulement intéressé par un rembourrage seuls les deux derniers axe (qui est, que le pavé de la matrice). Est-il possible de le faire avec une ligne de code python?

InformationsquelleAutor m4linka | 2013-10-13
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    Vous pouvez utiliser np.pad():

    a = np.ones((4, 3, 2))

# npad is a tuple of (n_before, n_after) for each dimension
npad = ((0, 0), (1, 2), (2, 1))
b = np.pad(a, pad_width=npad, mode='constant', constant_values=0)

print(b.shape)
# (4, 6, 5)

print(b)
# [[[ 0.  0.  0.  0.  0.]
#   [ 0.  0.  1.  1.  0.]
#   [ 0.  0.  1.  1.  0.]
#   [ 0.  0.  1.  1.  0.]
#   [ 0.  0.  0.  0.  0.]
#   [ 0.  0.  0.  0.  0.]]

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

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

#  [[ 0.  0.  0.  0.  0.]
#   [ 0.  0.  1.  1.  0.]
#   [ 0.  0.  1.  1.  0.]
#   [ 0.  0.  1.  1.  0.]
#   [ 0.  0.  0.  0.  0.]
#   [ 0.  0.  0.  0.  0.]]]
    • Notez que (n_before, n_after) fait référence au nombre de lignes/colonnes, ainsi (1,2) ci-dessus, pour la deuxième dimension signifie, d'une ligne avant (en haut) et deux lignes après (ci-dessous). De même, (2,1) 2 lignes avant (décalé vers la droite par 2 colonnes de 0 et de décalé vers la gauche, rembourrage avec 1 colonne de zéros.
    • Merci pour votre commentaire, j'ai eu du mal beaucoup
    InformationsquelleAutor ali_m
  2. 3

    Cette fonction serait pad à la fin de certains axes.

    Si vous souhaitez pad à la fois côté, juste le modifier.

    def pad_along_axis(array: np.ndarray, target_length, axis=0):

    pad_size = target_length - array.shape[axis]
    axis_nb = len(array.shape)

    if pad_size < 0:
        return a

    npad = [(0, 0) for x in range(axis_nb)]
    npad[axis] = (0, pad_size)

    b = np.pad(array, pad_width=npad, mode='constant', constant_values=0)

    return b

    exemple:

    >>> a = np.identity(5)
>>> b = pad_along_axis(a, 7, axis=1)
>>> print(a,a.shape)
[[1. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 1. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 1. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 1. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 1.]] (5, 5)

>>> print(b,b.shape)
[[1. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 1. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 1. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 1. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 1. 0. 0.]] (5, 7)
    InformationsquelleAutor cswu