python - 我可以使用 np.resize 来填充带有 np.nan 的数组吗

Question

让

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
a

array([[1, 2],
       [3, 4]])

然后使用resize

b = np.resize(a, (3, 3))
b

array([[1, 2, 3],
       [4, 1, 2],
       [3, 4, 1]])

b 现在拥有来自 a 的所有信息(如果顺序不正确的话)。有没有办法利用它在左上角创建一个看起来像 a 但现在有一个新列和一个新行的 np.nan？

c = np.empty(b.shape)
c.fill(np.nan)
c[:a.shape[0], :a.shape[1]] = a
c

array([[  1.,   2.,  nan],
       [  3.,   4.,  nan],
       [ nan,  nan,  nan]])

---

显然上面的代码完成了同样的事情。我只是忍不住认为可以通过某种方式使用 resize 来更有效地完成此操作。

Answer 1

也许看看pad :

>>> np.pad(a, ((0,1),(0,1)), 'constant', constant_values=np.nan)
array([[  1.,   2.,  nan],
       [  3.,   4.,  nan],
       [ nan,  nan,  nan]])

请注意，nan 实际上是一个 float ，因此如果尝试使用整数 dtypes 进行此操作，请务必小心。您可能更喜欢使用掩码数组。