截断很简单，填充使用numpy.pad()

numpy.pad

np.pad()的参考文档：https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.pad.html

使用的时候numpy.pad(array, pad_width, mode='constant', **kwargs)里面pad_width参数不太容易理解，下面是一个例子

[(2, 3), (0, 1)]^^^^^^------ padding for second dimension（第二个元祖指代第二个维度）^^^^^^-------------- padding for first dimension（第一个元祖指代第一个维度）^------------------ no padding at the beginning of the first axis（大于等于0的整数，表示在这个维度开头要填充多少个数）^--------------- pad with one "value" at the end of the first axis.

上面的例子最后的效果是：

第一个维度，开头填充2个数，结尾填充3个数
第二个维度，开头填充0个数，结尾填充1个数

示例代码

import numpy as npdef pad_or_cut(value: np.ndarray, target_length: int):"""填充或截断一维numpy到固定的长度"""data_row = Noneif len(value) < target_length:  # 填充data_row = np.pad(value, [(0, target_length - len(value))])elif len(value) > target_length:  # 截断data_row = value[:target_length]return data_rowif __name__ == '__main__':print("填充到10：", pad_or_cut(np.arange(0, 5), target_length=10))print("截断到3：", pad_or_cut(np.arange(0, 5), target_length=3))

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Numpy填充或截断数组到固定长度

numpy.pad

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