给你一个三维numpy,形状为n*120*140,这里n<30,在其第一位维度n上扩展,将其扩展到30,扩展的部分全部设置为零
你可以使用 numpy
的 np.pad
函数来在第一个维度上扩展数组,并将扩展的部分设置为零。以下是实现代码:
import numpy as np
# 假设你的原始数组是 arr,形状为 (n, 120, 140),其中 n < 30
arr = np.random.rand(n, 120, 140) # 这里用随机数组作为示例
# 计算需要在第一个维度上填充的数量
pad_width = ((0, 30 - arr.shape[0]), (0, 0), (0, 0)) # 只在第一个维度上填充
# 使用 np.pad 进行填充,填充值为 0
expanded_arr = np.pad(arr, pad_width, mode='constant', constant_values=0)
print(expanded_arr.shape) # 输出形状为 (30, 120, 140)
代码说明:
pad_width
:指定每个维度的填充宽度。((0, 30 - n), (0, 0), (0, 0))
表示:- 在第一个维度上,前面填充 0,后面填充
30 - n
。 - 在第二和第三个维度上不填充。
- 在第一个维度上,前面填充 0,后面填充
mode='constant'
:表示用常数值填充。constant_values=0
:指定填充的常数值为 0。
示例:
假设原始数组形状为 (20, 120, 140)
,运行上述代码后,扩展后的数组形状将为 (30, 120, 140)
,且新增的 10 个切片全部为 0。