python – Numpy：在另一个numpy数组中创建一批numpy数组(重新整形)

内容导读

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内容图文

我有一个numpy阵列形状(32,5).批处理的每个元素都包含一个numpy数组batch_elem = [s,_,_,_,_],其中s = [img,val1,val2]是一个三维numpy数组,_只是标量值.
img是一个尺寸为(84,84,3)的图像(numpy数组)

我想创建一个具有形状(32,84,84,3)的numpy数组.基本上我想在每个批次中提取图像信息并将其转换为4维数组.

我尝试了以下方法：

b = np.vstack(batch[:,0]) #this yields a b with shape (32,3), type: <class 'numpy.ndarray'>

现在我想访问图像(第二维中的第一个索引)

img_batch = b[:,0] # this returns an array of shape (32,), type: <class 'numpy.ndarray'>

如何最好地访问图像数据并获得形状(32,84,84,3)？

注意：

 s = b[0] #first s of the 32 in batch: shape (3,) , type: <class 'numpy.ndarray'>

编辑：

这应该是一个最小的例子：

img = np.zeros([5,5,3])
s = np.array([img,1,1])
batch_elem = np.array([s,1,1,1,1])
batch = np.array([batch_elem for _ in range(32)])

解决方法:

假设我正确理解了问题,您可以在最后一个轴上堆叠两次.

res = np.stack(np.stack(batch [：,0])[…,0])

内容总结

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内容备注

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