1.pad()函数

• 作用：数组填充，可用于CNN卷积神经的padding
• 语法结构：

  pad(array, pad_width, mode, **kwargs)

  返回值：数组

• 参数说明：

  • array:需要填充的数组

  • pad_width:表示每个轴（axis）边缘需要填充的数值数目

  • mode:填充模式(共11种，具体可以查看下面的参考链接，写的很详细)

• 参考资料：https://www.2cto.com/net/201804/737712.html
• 示例：

How to add a border (filled with 0's) around an existing array? 

Z = np.ones((5,5))
Z = np.pad(Z,pad_width=1,mode='constant',constant_values=0)
print(Z)

[[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 1. 1. 1. 1. 1. 0.]
 [0. 1. 1. 1. 1. 1. 0.]
 [0. 1. 1. 1. 1. 1. 0.]
 [0. 1. 1. 1. 1. 1. 0.]
 [0. 1. 1. 1. 1. 1. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]]

2.diag()函数

• 语法结构：np.diag(v,k) 
• 参数说明：
  •  如果v是一维数组，返回一个v作为k位置对角线的2维数组。k=0:对角线，k=1:对角线向上平移一行，k=-1:对角线向下平移一行。
  • 如果v是2D数组，返回k位置的对角线

示例：

Create a 5x5 matrix with values 1,2,3,4 just below the diagonal

A = np.diag(1+np.arange(4),k=-1)
print(A)

[[0 0 0 0 0]
 [1 0 0 0 0]
 [0 2 0 0 0]
 [0 0 3 0 0]
 [0 0 0 4 0]]