如何将新列添加到4d numpy数组

Question

我正在尝试向我的图像数据集添加新列。

示例代码：

import numpy as np
A = np.arange(240).reshape(3,4,4,5)
print(type(A))
print(A.shape)
B = np.concatenate([A, np.ones((A.shape[0],4,4,5,1),dtype=int)], axis=1)

打印（B.shape）

给出错误：

ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions

上下文：

将此视为读取图像的m个样本（nH =高度，nW =权重，nC =通道）。 数据集具有形状（m，nH，nW，nC），现在我想添加额外的列，反映图像是＆＃34;好＆＃34;例子或＆＃34;坏＆＃34;对象的例子。

因此，想要创建一个数据集，在数据集中添加标签以形成形状：（m，nH，nW，nC，l）其中l代表标签，可以具有0或1的值。
我怎样才能实现这一目标？提前谢谢。

Answer 1

您不需要明确添加第五列。只需重塑并添加第五维。

import numpy as np
A = np.arange(240).reshape(3,4,4,5,1) # add the fifth dimension here
print(type(A))
print(A.shape)

设置＆＃34;好＆＃34;或者＆＃34;坏＆＃34;标签，只需访问A的最后一个维度

Answer 2

更简单，没有重塑：

A = np.random.rand(3, 4, 4, 5)
B = A[None]           # Append a new dimension at the beginning, shape (1, 3, 4, 4, 5)
B = A[:,:,None]       # Append a new dimension in the middle, shape (3, 4, 1, 4, 5)
B = A[:,:,:,:,None]   # Append a new dimension at the end, shape (3, 4, 4, 5, 1)

基本上，无的位置表示添加新维度的位置。