Python 2.7 如何将numpy数组从（#dim1，#dim2，#通道）重塑为（#通道，#dim1，#dim2）

我有一个数组的形状是

（#dim1，#dim2，#channel）

。我想把它改成

（#频道，#dim1，#dim2）

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plt.reformate（x，（#通道，#dim1，#dim2））

显示了一个错误的图像。

如果您使用的是Cifar10数据集，则可以使用以下代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cPickle

def unpickle(file):
    with open(file, 'rb') as fo:
        dict = cPickle.load(fo)
    return dict

# Read the data
imageDict = unpickle('cifar-10-batches-py/data_batch_2')
imageArray = imageDict['data']

# Now we reshape
imageArray = np.swapaxes(imageArray.reshape(10000,32,32,3,order='F'), 1, 2)

# Get the labels
labels = ['airplane','automobile','bird','cat','deer','dog','frog','horse','ship','truck']
imageLabels = [labels[i] for i in imageDict['labels']]

# Plot some images
fig, ax = plt.subplots(4,4, figsize=(8,8))
for axIndex in [(i,j) for i in range(4) for j in range(4)]:
    index = np.random.randint(0,10000)
    ax[axIndex].imshow(imageArray[index], origin='upper')
    ax[axIndex].set_title(imageLabels[index])
    ax[axIndex].axis('off')
fig.show()

这给了你：

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通过匹配图像的属性，您如何知道图像是错误的。另外

plt.imshow（）

给出了

错误维度的错误

您能给出一个数据样本吗？通常，使用numpy进行整形效果很好。通过以下代码下载了Cifar10：