Python 将两个数组连接到其他维度

我有两个数组，每个

（50,50,3）

当我进行连接时。。。。我需要新维度为：

(2 , 50 , 50,3)

其中2表示2个图像 我试过：

np.连接（（cat01，cat02），轴=0）

输出

（100、50、3）

及

np.连接（（cat01，cat02），轴=1）

输出<代码>（50、100、3）

那么，如何向数组中添加另一个维度呢？

您希望这样：

np.stack((cat01, cat02))

然后形状是

（2,50,50,3）

---

只需添加np.newaxis这将解决您的问题

虽然

堆栈

很方便，但最好了解如何直接使用

串联

：

np.concatenate((cat01[None,...] , cat02[None,...] ) , axis = 0)

换句话说-调整每个输入数组的尺寸。使用

None

或

np.newaxis

应该成为您在

numpy

中经常使用的东西。还要学习如何使用

重塑

做同样的事情

还可以尝试：

np.expand_dims(cat01, axis=0)

或：

比

np.concatenate((cat01[None], cat02[None), 0)

大概也一样快

>>> cat01 = np.ones((50, 50, 3))
>>> cat02 = np.zeros((50, 50, 3))
>>> 
>>> from timeit import timeit
>>> kwds = dict(globals=globals(), number=100000)
>>> 
>>> timeit("np.concatenate((cat01[None], cat02[None]), 0)", **kwds)
0.7162981643341482
>>> timeit("np.array((cat01, cat02))", **kwds)
0.7192633128724992
>>> timeit("np.stack((cat01, cat02))", **kwds)
1.1847702045924962

np.concatenate((cat01[None], cat02[None), 0)

>>> cat01 = np.ones((50, 50, 3))
>>> cat02 = np.zeros((50, 50, 3))
>>> 
>>> from timeit import timeit
>>> kwds = dict(globals=globals(), number=100000)
>>> 
>>> timeit("np.concatenate((cat01[None], cat02[None]), 0)", **kwds)
0.7162981643341482
>>> timeit("np.array((cat01, cat02))", **kwds)
0.7192633128724992
>>> timeit("np.stack((cat01, cat02))", **kwds)
1.1847702045924962