我想更改python中读取数组的顺序，是否必须使用整形？

Question

我读了一个tif图像（3D堆栈），它的原始大小是100x120x150（示例）。你知道吗

但是，当我进口这个的时候，这个尺寸是150 X 120 X 100。 我试着用矩阵。重塑，但我发现如果我使用这个重塑，它的元素顺序会改变。你知道吗

import numpy as np
from skimage import io

# read the image stack
fname = '100x120x150.tif'
data = io.imread(fname)
data.shape

我要做的是更改读取顺序，同时保持元素顺序。所以，导入之后，我想看看数据.shape将100X120X150作为原始尺寸订单。你知道吗

Answer 1

尽管np.swapaxes可能是答案的解决方案，但我建议编写一个函数来显示原始大小信息并保持数据不变。你知道吗

例如，我从SCIFIO中获取一个tif文件（focal1.tif）胚状体.zip尺寸为425*434*205）：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io

fname = 'focal1.tif'
data = io.imread(fname)

np.shape(data) #shows (205, 434, 425)
data[0] # The first layer in original Z direction

plt.imshow(data[0], cmap = "gray",  aspect = 'equal')
plt.colorbar()
plt.show()
print('Shape of matrix projection:',np.shape(data[0])) # shows (434, 425)

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使用data[number of slice]可以很容易地绘制X-Y平面横截面。你知道吗

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并添加一个显示原始大小信息的函数：

def pic_size(data_matrix):
    size = print('size of image: (',np.shape(data_matrix)[2],',',np.shape(data_matrix)[1],',',np.shape(data_matrix)[0],')')
    return size
pic_size(data) #shows size of image: ( 425 , 434 , 205 )

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顺便说一下，重塑不是一个好主意，它给出了一个图像与点，似乎在周期性安排，但没有任何有用的信息。你知道吗

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