Python中二维图像的称重传感器阵列

我有一个大小为100×1的单元格数组

IMAGES

，其中每个条目

IMAGES{I}

是一个大小为32×32的二维数组。我想在Python中加载它，以便加载的变量

x

具有

x.shape

返回

（100L，32L，32L）

。 现在我已经编写了以下代码：

imgMat = loadmat('IMAGES_DS.mat', matlab_compatible = True)

Test = imgMat ['IMAGES']

print(Test.shape[0], 'test samples')

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首先，您应该使用

screek\u me

参数来

loadmat

而不是

matlab\u兼容的

参数。这将删除

图像中的单例维度，使其成为
（100，）
形状，而不是
（100，1）

然后您应该执行
Test=np.dstack（Test）
，它将沿深度维度（维度2）的图像中的单个32x32数组组合在一起，这将生成一个
（32，32，100）
数组

如果您确实需要它作为
（100,32,32）
数组，那么您可以执行
Test=np.rollaxis（Test，2,0）
将第二个维度（最后一个维度）移动到第零个维度。
我建议您描述一下python中的变量。虽然这里的许多程序员可能知道如何转换一些基本的数据结构，但只有少数人熟悉
scipy
的特定功能。