numpy.pad() 函数是否有相反/反向的功能？答案

【问题标题】：Is there an opposite / inverse to numpy.pad() function?numpy.pad() 函数是否有相反/反向的功能？
【发布时间】：2014-09-08 11:31:35
【问题描述】：

是否有与numpy.pad() 的功能相反的功能？

我正在寻找的是一个函数来（统一）减少每个方向上的 numpy 数组（矩阵）的维度。我试图用负值调用numpy.pad()，但它给出了一个错误：

import numpy as np

A_flat = np.array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11])
A = np.reshape(A_flat, (3,2,-1))

#this WORKS:
B = np.pad(A, ((1,1),(1,1),(1,1)), mode='constant')

# this DOES NOT WORK:
C = np.pad(B, ((-1,1),(1,1),(1,1)), mode='constant')

错误：ValueError: ((-1, 1), (1, 1), (1, 1)) cannot contain negative values.

我知道numpy.pad()这个函数不接受负值，但是有numpy.unpad()或类似的东西吗？

【问题讨论】：

你的意思是要裁剪你的数组，选择一些子数组？我建议你使用普通的切片符号来做到这一点。
谢谢，是的——你说得对。

标签： python numpy padding

【解决方案1】：

正如 mdurant 建议的那样，只需使用切片索引：

In [59]: B[1:-1, 1:-1, 1:-1]
Out[59]: 
array([[[ 0,  1],
        [ 2,  3]],

       [[ 4,  5],
        [ 6,  7]],

       [[ 8,  9],
        [10, 11]]])

【讨论】：

这适用于我只想进行裁剪 - Roman 建议的组合方法更接近我所寻找的 - 尽管它几乎是一样的，当然。

【解决方案2】：

你想要的操作：

C = np.pad(B, ((-1,1),(1,1),(1,1)), mode='constant')

可以替换为pad和通用切片的组合：

C = np.pad(B, ((0,1),(1,1),(1,1)), mode='constant')[1:,...]

【讨论】：

有趣的方法，我想我必须先检查负输入，然后将正部分放入该填充函数中，将负裁剪值放入切片符号中。
如果要对轴索引上的函数进行参数化怎么办？

【解决方案3】：

一般的解决办法是这样的：

def unpad(x, pad_width):
    slices = []
    for c in pad_width:
        e = None if c[1] == 0 else -c[1]
        slices.append(slice(c[0], e))
    return x[tuple(slices)]

# Test
import numpy as np
pad_width = ((0, 0), (1, 0), (3, 4))

a = np.random.rand(10, 10, 10)
b = np.pad(a, pad_width, mode='constant')
c = unpad(b, pad_width)
np.testing.assert_allclose(a, c)

【讨论】：

【解决方案4】：

这是一个居中取消填充的函数：

def unpad(dens, pad):
    """
    Input:  dens   -- np.ndarray(shape=(nx,ny,nz))
            pad    -- np.array(px,py,pz)

    Output: pdens -- np.ndarray(shape=(nx-px,ny-py,nz-pz))
    """

    nx, ny, nz = dens.shape
    pl = pad // 2
    pr = pad - pl

    pdens = dens[pl[0]:nx-pr[0],
            pl[1]:ny-pr[1],
            pl[2]:nz-pr[2]]

    return pdens

【讨论】：

【解决方案5】：

def reverse_pad(arr: np.ndarray, padding: tuple):
"""Reverses padding for some numpy array

Args:
    arr (np.ndarray): Input numpy array
    padding (tuple): Padding used to padd array

Returns:
    np.ndarray: Numpy array with reversed padding
"""

reversed_padding = [
    slice(start_pad, dim - end_pad)  # dim tracks dimension length
    for ((start_pad, end_pad), dim) in zip(padding, arr.shape)
]

return arr[reversed_padding]

如果你用一些填充来填充数组，如下所示：

arr = np.pad(arr, some_padding, mode="constant")

您可以使用以下命令反转此操作：

arr = reverse_pad(arr, some_padding)

如果可行，请告诉我！

【讨论】：