Python 堆叠多个二维阵列以生成一个三维阵列

我有4个numpy数组，每个数组的形状为（5,5）。我希望将它们堆叠起来，以便获得一个新的形状数组（5,5,4）。我尝试使用：

N = np.stack((a, b, c, d))

但是，由于我对使用numpy还不熟悉，我无法理解为什么它给出的形状是（4,5,5）而不是（5,5,4）。有没有其他我应该使用的方法？dstack可以工作，但是改变了我的数组，我认为它可以转置它们

例如，4个阵列

[[1,2]
 [3,4]]

[[1,2]
 [3,4]]

[[1,2]
 [3,4]]

[[1,2]
 [3,4]]

当我期待：

[[[1,2]
 [3,4]]

[[1,2]
 [3,4]]

[[1,2]
 [3,4]]

[[1,2]
 [3,4]]]

---

这与堆栈的预期效果一样，但会给出（4,2,2）而不是（2,2,4）的形状。根据我的理解，形状是（行、列、深度）我错了吗？

我相信你可以将阵列连接起来，并将其重塑为3D阵列，如下所示：

l = [a,b,c,d]
np.concatenate(l).reshape(len(l), *a.shape)

或者，如果希望避免创建该列表并事先知道数组的数量，请执行以下操作：

np.concatenate((a,b,c,d)).reshape(4, *a.shape)

检查共享示例：

a = [[1, 2], [3, 4]]
d = c = b = a

np.concatenate((a,b,c,d)).reshape(4, *np.array(a).shape)
array([[[1, 2],
        [3, 4]],

       [[1, 2],
        [3, 4]],

       [[1, 2],
        [3, 4]],

       [[1, 2],
        [3, 4]]])

默认的

stack

在新的第一个轴上连接数组，与

np.array（（arr，arr，arr））相同。shape

如果给定一个

轴

参数，它可以将它们连接为：

In [13]: np.stack((arr,arr,arr), axis=2)
Out[13]: 
array([[[1, 1, 1],
        [2, 2, 2]],

       [[3, 3, 3],
        [4, 4, 4]]])
In [14]: _.shape
Out[14]: (2, 2, 3)

np.dstack

做同样的事情，其中

d

代表“深度”

最后一个尺寸标注（此处为3）显示为最里面的列

选择一个“通道”将生成二维阵列：

In [17]: np.stack((arr,arr,arr), axis=2)[:,:,0]
Out[17]: 
array([[1, 2],
       [3, 4]])

对于3个尺寸标注，第一个尺寸标注是块或平面，中间是行。这些名称很方便，可以帮助我们将动作形象化，但在

numpy

中没有固有的含义。对于图像，最后一个维度通常称为颜色或通道，大小为3或4。4d图像阵列可以描述为

(batches, height, width, color)

---

但实际含义取决于处理数组的方式。

这对形状有效，但会改变我的数组。。。我得到了5个数组的形状（5，4）。这是预期的行为吗？形状中的第一个维度是深度吗？是的，误解了@yash，这应该是文档，你能举个例子吗？你的预期产出是多少？

(batches, height, width, color)