arrays - 如何将形状 (N , N) 维度的数组重塑为 (N , N , 3)

Question

我有一个形状数组（2084、2084），我想将其重塑为（2084、2084、3）。我尝试使用 np.dstack 但它给了我这样的东西 (1, 2084, 2084)

patch = (2084, 2084)
patch_new = np.dstack(patch)

我该怎么做？

标签： arraysnumpymultidimensional-arrayreshapenumpy-ndarray

Answer 1

您错过了在深度堆叠之前将阵列提升到 3D 。所以，你可以使用类似的东西：

In [93]: patch = (2084, 2084)

In [94]: arr = np.random.random_sample(patch)

# make it as 3D array
In [95]: arr = arr[..., np.newaxis]

# and then stack it along the third dimension (say `n` times; here `3`)
In [96]: arr_3d = np.dstack([arr]*3)

In [97]: arr_3d.shape
Out[97]: (2084, 2084, 3)

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另一种方法是（即，如果您不希望将输入数组显式提升为 3D）：

In [140]: arr_3d = np.dstack([arr]*3)
In [141]: arr_3d.shape
Out[141]: (2084, 2084, 3)

# sanity check
In [146]: arr_3 = np.dstack([arr[..., np.newaxis]]*3)

In [147]: arr_3.shape
Out[147]: (2084, 2084, 3)

In [148]: np.allclose(arr_3, arr_3d)
Out[148]: True