np.concatenate([i[None] for i in list_of_arrays],axis=0)[...,None]
样本运行
In [32]: a = np.random.rand(3,4)
In [33]: b = np.random.rand(3,4)
In [34]: list_of_arrays = [a,b]
In [42]: np.stack(list_of_arrays)[...,None].shape
Out[42]: (2, 3, 4, 1)
In [35]: np.concatenate([i[None] for i in list_of_arrays],axis=0)[...,None].shape
Out[35]: (2, 3, 4, 1)
方法#1
这是一个有^{} -
方法#2
您可以为这些数组中的每一个预先设置一个带有
None/np.newaxis
的新轴,并沿第一个轴连接(certainnumber,256,256)
形状,如下所示-然后,添加新的轴作为最后一个
(certainnumber,256,256,1)
形状的尾随轴,如下所示-样本运行
假设您将数组放在某种容器中(您可以始终将它们放在容器中):
因此,您可以使用
np.concatenate
,但您也必须重塑:结果是:
编辑
灵感来源于@Divakar,更加通用:
可以将
axis
参数添加到np.stack
以指定要沿哪个轴堆叠:(请注意,轴默认为零)。你知道吗
如果需要在形状的末尾添加一个,那么使用
newaxis
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