我遇到一个Numpy形状问题。我有一批128x128x3的图片，我试图将列表的形状调整为batch_size x 128 x 128 x 3。
让我们逐步了解到目前为止。
我们有3个列表，其中包括图像和其他一些元数据。视觉上：
my_data
|row|raw_image|meta_data1|meta_data2|
-------------------------------------
|1 |128x128x3|8685 |'here' |
-------------------------------------
|2 |128x128x3|8402 |'there' |
-------------------------------------
|3 |128x128x3|5498 |'where' |
print(my_data.shape) #(3,4)
我们只想获取raw_image数据：
image_data = my_data[:, 1]
print(image_data.shape) #(3,)
print(image_data[0].shape) #(128,128,3)
我认为image_data已经在3x128x128x3中，但是出现错误，例如：
ValueError：检查时出错：预期input_1具有4维，但数组的形状为（384，128，3）
或
ValueError：检查时出错：预期input_1具有4维，但数组的形状为（3，1）
我已经尝试过重塑，就像这样：
np.reshape(image_data, (3, 128, 128, 3))
但是出现以下错误：
ValueError：无法将大小为3的数组重塑为形状（3,128,128,3）
那么，我应该如何进行？我已经尝试过与vstack结合使用，调整形状，扩展暗淡，消除暗淡...
答案 0 :(得分：2)
image_data是一个对象数组，您可以使用np.stack(image_data)合并它们；这应该按照第一个轴将所有图像堆叠在image_data内，并根据需要创建4d数组。