重塑图像的4D numpy数组正在更改图像图形

Question

我想将图像的4d阵列从（50，100，100，128）更改为（50,128，100，100），但是当我在重塑形状后绘制图像时，图像被更改了。 所有图像都是来自50位患者的CT扫描图像，我想将它们用于3d Resnet卷积神经网络。此外，每个患者都有128幅100 * 100像素的图像切片。

原始形状：

data.shape

(50, 100, 100, 128)

来自数据的图像

imgplot = plt.imshow(data[0,:,:,1])
plt.show()

重塑后

rd = data.reshape(-1,128,100,100)
rd.shape

(50, 128, 100, 100)

imgplot = plt.imshow(rd [0,1,:,:])
plt.show()

我也尝试过移调，但是没有改变

r2data = np.transpose(data)
r2data.shape

(128, 100, 100, 50)

Answer 1

使用array.transpose()和所需的轴顺序：

# original 4D array
In [98]: data = np.random.random_sample((50, 100, 100, 128))

# move last axis to second position; reshapes data but would still be a `view`
In [99]: reshaped_data = data.transpose((0, -1, 1, 2))

In [100]: reshaped_data.shape
Out[100]: (50, 128, 100, 100)

---

如果在转置后确实想要数据的副本，则可以强制这样做：

In [106]: reshaped_data = data.transpose((0, -1, 1, 2)).copy()

In [107]: reshaped_data.flags
Out[107]: 
  C_CONTIGUOUS : True
  F_CONTIGUOUS : False
  OWNDATA : True
  WRITEABLE : True
  ALIGNED : True
  WRITEBACKIFCOPY : False
  UPDATEIFCOPY : False