每个(50,50,3)
有两个数组形状
当我连接......我需要新的维度:
(2 , 50 , 50,3)
其中2表示2张图像 我试过了:
np.concatenate((cat01 , cat02 ) , axis = 0)
输出(100 , 50 , 3)
和
np.concatenate((cat01 , cat02 ) , axis = 1)
输出(50 , 100 , 3)
那我怎么能在数组中添加另一个维度呢?
答案 0 :(得分:0)
你想要这个:
numpy.array:
然后形状为np.stack((cat01, cat02))
。
答案 1 :(得分:0)
cat01G = cat01[np.newaxis , :,:,:]
只需添加np.newaxis即可解决您的问题
答案 2 :(得分:0)
虽然stack
很方便,但最好还是了解如何直接使用concatenate
:
np.concatenate((cat01[None,...] , cat02[None,...] ) , axis = 0)
换句话说 - 调整每个输入数组的尺寸。使用None
或np.newaxis
应成为numpy
中常规使用的内容。还要学会用reshape
做同样的事情。
还可以尝试:
np.expand_dims(cat01, axis=0)
答案 3 :(得分:0)
或者:
np.array((cat01, cat02))
比
简单一些np.concatenate((cat01[None], cat02[None), 0)
并且大致一样快。
>>> cat01 = np.ones((50, 50, 3))
>>> cat02 = np.zeros((50, 50, 3))
>>>
>>> from timeit import timeit
>>> kwds = dict(globals=globals(), number=100000)
>>>
>>> timeit("np.concatenate((cat01[None], cat02[None]), 0)", **kwds)
0.7162981643341482
>>> timeit("np.array((cat01, cat02))", **kwds)
0.7192633128724992
>>> timeit("np.stack((cat01, cat02))", **kwds)
1.1847702045924962