我使用(128,128,3)从PNG加载了一个形状为ImageIO的numpy数组。
第3维似乎代表RGB值。在这种情况下，维度3的所有值均为[255,255,255]或[0,0,0]（即白色或黑色）。
我想摆脱三维空间，并用一个1D数组替换它，其中0表示黑色，1表示白色。因此，最终结果形状应为(128,128,1)。
我尝试使用numpy.reshape和numpy.transpose的组合，但是我真的很努力地了解如何做到这一点。我是numpy和Python的初学者，所以我可能缺少一些非常简单的内容。
答案 0 :(得分：2)
它并不缺少，而且非常简单。只需索引您想要的频道：
im[:, :, 0]
要转换为零和一，可以创建一个布尔数组：
im[:, :, 0].astype(np.bool)
或将255设置为一个：
im = im[:, :, 0]
im[im > 0] = 1
创建布尔数组的更高级方法是将基础数据视为布尔值。仅当输入为uint8时，这才可以很好地工作：
im[:, :, 0].view(dtype=np.bool)
最后，要为N维数组的最后一个维建立索引，可以使用省略号：
im[..., 0]
...（或实际名称Ellipsis）表示“对所有未明确列出的尺寸使用:”。您可以在索引中最多使用一次。
通常，您将需要阅读indexing上的文档，然后再阅读broadcasting上的文档。那里有较温和的介绍，但是numpy文档非常全面，从马的嘴里就可以直接听到。