使用来自多个二维图像的循环创建三维numpy阵列

我想从许多样本图像中读取，并制作2D numpy数组，其中行“I”对应于第I个样本，列j对应于图像的第j个像素（12*13图像的所有像素都通过156个数字的列表保存）

然而，我正在努力制作2D numpy阵列。上面的“images”数组变成（1800，）数组而不是（11156）。我尝试了许多不同的方法，但没有一种工作正常或有效（制作2D python列表，然后转换为numpy数组是没有效率的，尽管即使是那个解决方案也不起作用）

---

所以我的问题是，动态创建2D numpy数组的最佳方法是什么？

您将numpy数组

图像

视为一个列表。 看一看。但在我的记忆中，最快的方法是将每个图像转换成一个numpy数组，将它们聚合到一个列表中，然后将列表转换成一个数组

import numpy as np
images = list()
for Letter in "ABCDEFGHIJKLMNO":
    im = Image.open("ABCDEFGHIJKLMNO\\16\\"+Letter+".bmp")
    sampleimage = np.array(im.getdata())
    images.append(sampleimage)
images_array = np.array(images)

---

在您的情况下，生成的数组的大小应该是

[1800,11156]

或

[111561800]

np。append

很难正确使用，即使这样也很慢。重新阅读

np.append

文档。如果没有

轴

参数，它会使输入变平，从而得到结果。

import numpy as np
images = list()
for Letter in "ABCDEFGHIJKLMNO":
    im = Image.open("ABCDEFGHIJKLMNO\\16\\"+Letter+".bmp")
    sampleimage = np.array(im.getdata())
    images.append(sampleimage)
images_array = np.array(images)