python - 如何获得多维数组的填充切片？

Question

我在目前正在进行的项目中遇到了一个小问题。

开门见山，假设我有一个二维 numpy.array - 我将其命名为 arr。

我需要切片 arr，但是这个切片必须包含一些填充，具体取决于所选的间隔。

例子:

arr = numpy.array([
    [  1,  2,  3,  4,  5],
    [  6,  7,  8,  9, 10],
    [ 11, 12, 13, 14, 15],
    [ 16, 17, 18, 19, 20],
    [ 21, 22, 23, 24, 25]
])

实际上，numpy 对 arr[3:7, 3:7] 的响应是:

array([[19, 20],
       [24, 25]])

但我需要填充它，就好像 arr 比实际的大。

这是我需要的响应 arr[3:7, 3:7]:

array([[19, 20,  0,  0],
       [24, 25,  0,  0],
       [ 0,  0,  0,  0],
       [ 0,  0,  0,  0]])

这种填充也应该出现在负指数的情况下。如果请求的切片大于整个图像，则填充必须出现在所有边上(如果需要)。

另一个例子，负指数。这是 arr[-2:2, -1:3] 的预期结果:

array([[ 0,  0,  0,  0],
       [ 0,  0,  1,  2],
       [ 0,  0,  6,  7],
       [ 0,  0, 11, 12]])

有没有原生的 numpy 函数？如果没有，我知道如何实现吗？

Answer 1

关于问题的第一部分，您可以使用简单的索引，并且可以使用 numpy.zeros_like 创建数组的 zero_like 然后分配特殊部分:

>>> new=numpy.zeros_like(arr)
>>> part=arr[3:7, 3:7]
>>> i,j=part.shape
>>> new[:i,:j]=part
>>> new
array([[19, 20,  0,  0,  0],
       [24, 25,  0,  0,  0],
       [ 0,  0,  0,  0,  0],
       [ 0,  0,  0,  0,  0],
       [ 0,  0,  0,  0,  0]])

但对于第二种情况，您不能像这样对 numpy 数组使用负索引。负索引被解释为从数组末尾开始计数，因此如果您从 开始计数-2 实际上在 5x5 数组中 没有 -2 和 2 之间的任何行，因此结果将是一个空数组:

>>> arr[-2:2]
array([], shape=(0, 5), dtype=int64)