Python 将齐次坐标（x0=1）添加到numpy中的图像

我有7张大小为29*29的图片，我想添加一个同质坐标来增强它们 对于所有7个图像，x0=1，但我不确定如何实现

我的原始图像尺寸是

images.shape 
#(7, 29, 29)

我尝试过的是压缩np.ones，但它最终为第一个特性生成单独的数组，结果得到了维度7*2

np.array([list(a) for a in zip(np.ones([7,1]),images_all[:,:])]).shape
#(7,2)
#
#[[array([1.]),
# array([[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
      0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
      0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
 ....

如您所见，它将1添加为单独的数组，并作为第一个元素追加

此外，我还尝试在图像中循环，并在第一个元素中插入1，但它的维数为30，并给出了错误

for i in range(len(images)):
    images[i][0] = np.insert(images[i][0], 0, 1., axis=0)

ValueError:无法将输入数组从形状30广播到形状29

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首先创建一个较大的数组，重塑原始数组并更新较大的数组

padded_images = np.ones((7,29*29+1))
padded_images[:,1:] = images.reshape(7,29*29)

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它将在每张图片中添加30个，根据我的理解，它应该只在每张图片中添加1个？不确定。还有，你把它推到最后而不是第一个前置词？@A.B你想要什么输出形状？如果可能的话，7842可以工作，因为29*29=841，但是把每个元素的第一个元素推到了1，它就变成了842行，明白了吗：我怎么才能学习这些东西维度操纵，重新索引，重塑etc@A.B看看这个-