Ich möchte wissen, wie ich mit Python 2.6.6 mit Numpy Version 1.5.0 ein 2D-Numpy-Array mit Nullen auffüllen kann. Es tut uns leid! Aber das sind meine Grenzen. Daher kann ich nicht verwenden np.pad
. Zum Beispiel möchte ich a
mit Nullen auffüllen, damit die Form übereinstimmt b
. Der Grund, warum ich das tun möchte, ist, dass ich Folgendes tun kann:
b-a
so dass
>>> a
array([[ 1., 1., 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1., 1., 1.]])
>>> b
array([[ 3., 3., 3., 3., 3., 3.],
[ 3., 3., 3., 3., 3., 3.],
[ 3., 3., 3., 3., 3., 3.],
[ 3., 3., 3., 3., 3., 3.]])
>>> c
array([[1, 1, 1, 1, 1, 0],
[1, 1, 1, 1, 1, 0],
[1, 1, 1, 1, 1, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0]])
Der einzige Weg, den ich mir vorstellen kann, ist das Anhängen, aber das scheint ziemlich hässlich. Gibt es möglicherweise eine sauberere Lösung b.shape
?
Bearbeiten, danke an MSeiferts Antwort. Ich musste es ein bisschen aufräumen, und das habe ich bekommen:
def pad(array, reference_shape, offsets):
"""
array: Array to be padded
reference_shape: tuple of size of ndarray to create
offsets: list of offsets (number of elements must be equal to the dimension of the array)
will throw a ValueError if offsets is too big and the reference_shape cannot handle the offsets
"""
# Create an array of zeros with the reference shape
result = np.zeros(reference_shape)
# Create a list of slices from offset to offset + shape in each dimension
insertHere = [slice(offsets[dim], offsets[dim] + array.shape[dim]) for dim in range(array.ndim)]
# Insert the array in the result at the specified offsets
result[insertHere] = array
return result
padded = np.zeros(b.shape)
padded[tuple(slice(0,n) for n in a.shape)] = a