Python 了解将新轴添加到三维Numpy阵列时会发生什么

我是Python和Numpy数组的新手

我在Numpy阵列上有48张240x240的灰色图像，形状

（48240240）

如果我打印它，

打印（我的数组）

；我明白了：

现在，如果我添加一个新的axis，将这些图像用于U-Net网络，代码如下： a=我的_数组[…，np.newaxis]

a

的形状是

（482402401）

如果我用

打印（a）

打印它：

为什么阵列发生了很大变化

---

现在，my_数组中的每个元素都是一个新数组。我想知道这是否会影响神经网络的工作方式。

为什么阵列发生了很大变化？您不是刚刚添加了一个新轴吗？更改后数组的形状是什么？@AMC

a

的形状是（482402401）。因此，现在最后一个维度（显示为列）是大小1，即

[0.]

元素。添加尺寸标注始终会更改显示。当新维度是第一个维度时，变化就不那么明显了，当最后一个维度时，变化就更明显了。但阵列本身的变化相当小——只是形状（和步幅）的变化。新阵列是一个

视图

，使用与原始阵列相同的底层数据缓冲区。

[[[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. 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. 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.]
  [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.]]]]