Question

import numpy as np

image1 = np.zeros((120, 120))
image2 = np.zeros((120, 120))
image3 = np.zeros((120, 120))

pack1 = np.array([image1,image2,image3])
pack2 = np.array([image1,image2,image3])

result = np.array([pack1,pack2])

print result.shape

结果是：（2,3,120,120）

问题：如何在不混合的情况下使用相同的数据制作具有形状（2,120,120,3）的数组？

Answer 1

使用np.rollaxis将单个轴移动（确定，滚动）到指定位置：

>>> a.shape
(2, 3, 11, 11)
>>> np.rollaxis(a, 0, 4).shape
(3, 11, 11, 2)

这里的语法是＆＃34;滚动第0个轴，使它成为新数组中的第4个＆＃34;。

请注意rollaxis创建了一个视图，但没有复制：

>>> np.rollaxis(a, 0, 4).base is a
True

另一种（通常更具可读性）方式是使用np.transpose接受放置轴的位置元组的事实。观察：

>>> np.transpose(a, (1, 2, 3, 0)).shape
(3, 11, 11, 2)
>>> np.transpose(a, (1, 2, 3, 0)).base is a
True

这里的语法是＆＃34;置换轴，使原始数组中的第0轴成为新数组中的第4轴＆＃34;

Answer 2

您可以转置packs

pack1 = np.array([image1,image2,image3]).T
pack2 = np.array([image1,image2,image3]).T

并且结果具有您想要的形状。

Answer 3

（相对）新的stack函数可以更好地控制np.array如何连接数组。

使用stack将它们连接到新的最后一个轴上：

In [24]: pack1=np.stack((image1,image2,image3),axis=2)
In [25]: pack1.shape
Out[25]: (120, 120, 3)
In [26]: pack2=np.stack((image1,image2,image3),axis=2)

然后加入新的第一个轴（与np.array()相同）：

In [27]: result=np.stack((pack1,pack2),axis=0)
In [28]: result.shape
Out[28]: (2, 120, 120, 3)

改变nparray的形状

3 个答案: