如何在Python中向数组添加维度以创建图像

我已将图像转换为2维阵列，以进行一些分析：

im=imageio.imread(file)
im2D=im[:,:,0]

现在我需要一个有效的方法来完成这一步。目前，我正在使用2个For循环执行此操作，但我认为这是非常低效的：

NewImage=np.zeros((len(im2D),len(im2D[0]),3,dtype=int)
for x in range(len(im2D)):
  for y in range(len(im2D[0])):
    NewImage[x][y]=[im2D[x][y],im2D[y][y],im2D[x][y]]
NewImage=NewImage.astype(np.uint8)

示例： imageio给了我这样的信息：

im=Array([[[255,255,255,255],
           ...
           [255,255,255,255]],
           
           [  0,  0,  0,  0],
           ...
           [255,255,255,255]]],dtype=uint8)

im2D=Array([[255,...,255],
           ...
            [  0,...,255]],dtype=uint8)

而

im[：，：，0]

给了我这样的信息：

im=Array([[[255,255,255,255],
           ...
           [255,255,255,255]],
           
           [  0,  0,  0,  0],
           ...
           [255,255,255,255]]],dtype=uint8)

im2D=Array([[255,...,255],
           ...
            [  0,...,255]],dtype=uint8)

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假设我正确理解了您的问题，并且您的目标是向现有数组中添加一个维度（一个附加轴），在该数组中重复现有数据三次。 然后，您可以使用以下方法之一：

# the 2d array
arr = np.ones((5,5))

# a manually way to stack the array 3 times along a new axis
arr3d1 = np.array([arr for i in range(3)])

# even more manually (without stacked loops though)
# useful if you want to change the content eg:
arr3d2 = np.array([arr, 1/arr, 2*arr])

# use numpy's tile 
arr_h=arr[None,:,:] # first prepend a new singular axis
arr3d3 = np.tile(arr_h, (3,1,1)) # repeat 3 times along first axis and keep other axes

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我想我已经找到了一个避免for循环的解决方案： D3->D2：

2D->D3：

NewImage=np.zeros((len(im2D),len(im2D[0]),3,dtype=int)
NewImage[:,:,0]=im2D
NewImage[:,:,1]=im2D
NewImage[:,:,2]=im2D

看看这里。。。