基于其他阵列形状的零垫阵列

一尘不染

基于其他阵列形状的零垫阵列

python

我有K个特征向量，它们全部共享维n，但具有可变维m（nxm）。他们都一起生活在一个清单中。

to_be_padded = []

to_be_padded.append(np.reshape(np.arange(9),(3,3)))

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

to_be_padded.append(np.reshape(np.arange(18),(3,6)))

array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15, 16, 17]])

to_be_padded.append(np.reshape(np.arange(15),(3,5)))

array([[ 0,  1,  2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7,  8,  9],
       [10, 11, 12, 13, 14]])

我正在寻找的是一种聪明的方法，以零填充这些np.arrays的行，以便它们都共享相同的维m。我曾尝试使用np.pad解决它，但我还无法提出一个漂亮的解决方案。朝正确方向的任何帮助或推动将不胜感激！

结果应该使数组看起来像这样：

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

array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15, 16, 17]])

array([[ 0,  1,  2,  3,  4, 0],
       [ 5,  6,  7,  8,  9, 0],
       [10, 11, 12, 13, 14, 0]])

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2021-01-20

共1个答案

一尘不染

您可以使用np.pad它，它也可以2-D使用指定填充宽度的元组填充数组((top, bottom), (left, right))。为此，您可以定义：

def pad_to_length(x, m):
    return np.pad(x,((0, 0), (0, m - x.shape[1])), mode = 'constant')

用法

您可以从查找ndarray具有最高列数的开始。假设您有两个，a并且b：

a = np.array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5],
       [6, 7, 8]])

b = np.array([[ 0,  1,  2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7,  8,  9],
       [10, 11, 12, 13, 14]])

m = max(i.shape[1] for i in [a,b])
# 5

然后使用此参数填充ndarrays：

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

2021-01-20