Python numpy形状：重新排列轴以获得所需格式

我有一个形状为（52，）的numpy数组“a”。当我做[0]形状时，我得到（8,8,6）。如何修改“a”以使a.shape等于（52,8,8,6）

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我已尝试重新调整数组的形状，但未能获得所需的形状。

听起来您有一个数据类型

对象的NumPy数组，其中包含52个形状数组（8,8,6）：

所以

In [38]: a.shape
Out[38]: (52,)

In [39]: a[0].shape
Out[39]: (8, 8, 6)

假设所有52个数组具有相同的形状和数据类型，可以使用
np.fromiter
和生成器表达式将其转换为形状数组（52,8,8,6），以展平值：

b = (np.fromiter(
    (val for arr in a for val in arr.ravel()), 
    count=(a.size)*(a[0].size), dtype=a[0].dtype)
     .reshape(a.shape+a[0].shape))



请注意，当对数值数据类型--非
对象
dtype的数组执行NumPy数值操作时，速度要快得多。因此，理想情况下，首先要避免创建数组
a
。与其使用
np.fromiter
，您最好重新编写定义
a
的代码，以便从一开始就构建所需的形状数组（52,8,8,6）。
我认为您做不到<代码>重塑

要求数组的总大小保持不变，将

（52，）

调整为

（52，8，8，6）

有效地扩展数组的

8*8*6

维度。重点是什么<代码>重塑可将9元素阵列转换为3x3 2D阵列。您所说的听起来像是要将数组[0]复制到数组的扩展版本中。请给出一个最小的代码示例，该示例可以生成具有奇异形状的numpy数组。

b = (np.fromiter(
    (val for arr in a for val in arr.ravel()), 
    count=(a.size)*(a[0].size), dtype=a[0].dtype)
     .reshape(a.shape+a[0].shape))

In [40]: b.shape
Out[40]: (52, 8, 8, 6)