如何使用 np.transpose()
How to use np.transpose()
我正在尝试了解如何正确使用 np.transpose()。
我有一个形状为 (4,28,28,8,8) 的 np 数组。所以这是我查看的 4 张形状 (224,224) 的图像，如前一个形状所示。
我想恢复到 (4,224,224)。我觉得最好的方法是使用 np.transpose() 和 reshape() 函数。但是我遇到了如何正确恢复的障碍。
求助。请谢谢。
编辑：(4,224,224) 是 4（这个变量可能会改变，因为我加载的图像数量可以改变它可以是 4，它可以是 1000）形状的图像（224,224）。我使用 listdir() 加载图像。加载时我将大小调整为当前形状 (224,224)。我将对形状 (4,28,28,8,8) 执行操作，从技术上讲，它是 4 个图像，形状 (224,224) 分为 (28,28) 个块，每个块包含 (8,8) 个块。这个形状是我使用 scikit-image 提供的 view_as_blocks 得到的。一旦我执行了需要该形状的操作，我必须恢复到 (4,224,224)。我被困在哪里。
你需要的可能是：
b=np.swapaxes(a,3,2).reshape(4,28*8,28*8)
蜂拥而至你的阵列。
我正在尝试了解如何正确使用 np.transpose()。
我有一个形状为 (4,28,28,8,8) 的 np 数组。所以这是我查看的 4 张形状 (224,224) 的图像，如前一个形状所示。
我想恢复到 (4,224,224)。我觉得最好的方法是使用 np.transpose() 和 reshape() 函数。但是我遇到了如何正确恢复的障碍。
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编辑：(4,224,224) 是 4（这个变量可能会改变，因为我加载的图像数量可以改变它可以是 4，它可以是 1000）形状的图像（224,224）。我使用 listdir() 加载图像。加载时我将大小调整为当前形状 (224,224)。我将对形状 (4,28,28,8,8) 执行操作，从技术上讲，它是 4 个图像，形状 (224,224) 分为 (28,28) 个块，每个块包含 (8,8) 个块。这个形状是我使用 scikit-image 提供的 view_as_blocks 得到的。一旦我执行了需要该形状的操作，我必须恢复到 (4,224,224)。我被困在哪里。
你需要的可能是：
b=np.swapaxes(a,3,2).reshape(4,28*8,28*8)
蜂拥而至你的阵列。