如何在 Python 中重塑 Numpy 数组

Question

我有 numpy array 个形状为 (5879,) 的图像。在 numpy 数组的每个索引中，我都有形状为 (640,640,3) 的图像像素。我想重塑整个数组，使 numpy 数组的形状变为 (5879,640,640,3).

Answer 1

您想沿第一个轴将图像堆叠到 4D 阵列中。但是，您的图像都是 3D 的。所以，首先你需要add a leading singleton dimension to all images, and then to concatenate他们沿着这个轴：

imgs = [i_[None, ...] for i_ in orig_images]  # add singleton dim to all images
x = np.concatenate(imgs, axis=0)  # stack along the first axis

编辑：
基于 , it seems like using np.stack 在这里更合适：np.stack 负责为您添加领先的单例维度：

x = np.stack(orig_images, axis=0)

Answer 2

请检查以下代码是否适合您

import numpy as np

b = np.array([5879])
b.shape

output (1,)

a = np.array([[640],[640],[3]])
a = a.reshape((a.shape[0], 1))
a.shape

output (3, 1)

c = np.concatenate((a,b[:,None]),axis=0)
c.shape

Output:
(4, 1) 

np.concatenate((a,b[:,None]),axis=0)

output 
array([[ 640],
   [ 640],
   [   3],
   [5879]])

如何在 Python 中重塑 Numpy 数组

How To ReShape a Numpy Array in Python

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