私はすでに単一のチャネルイメージであるshape（1、224、224）の配列を持っています。私はそれを（1、1、224、224）に変更したいと思います。範囲外の軸1 [0、1）：私は、私はいつもこの はIndexErrorを取得別の1次元配列の中にnumpyの多次元配列を挿入
newarr.shape
#(1,224,224)
arr = np.array([])
np.append(arr, newarr, 1)
をしようとしています。軸を0として取り除くと、配列は平坦化されます。私は間違って何をしていますか？
ディメンションの次元は任意です。したがって、単純に配列の形状を変更するように思えます。これは、によって達成することができる：
newarr.shape = (1, 1, 244, 244)
又は
newarr = newarr[None]
'.shape'への明示的な割り当てはとてもいいですが、私はこの機能を認識していませんでした。これは明らかに一般的な形状変更（reshaping）として使用することができる。 'newarr.shape =（2、2、56、224）'を返し、要素の数が保存されていなければ、 'ValueError'を送出します。 –
'newarr = newarr [:, ...]'トリックは 'newarr'に全く影響を与えていないようです。 –
@jmd_dkうわー、私は '：'の代わりに 'None'を書いています。問題は修正されました。はい、これを使用して配列の全体のサイズを変更することはできません。 – Daniel
唯一の方法は、より高い次元の配列にinsertを行うことの標的配列を作る、すなわち
bigger_arr = np.zeros((1, 1, 224, 224))
bigger_arr[0,...] = arr
あります正しいサイズを割り当て、値を割り当てます。
np.appendはブービートラップです。避けてください。
時には、これを考えるのに便利な方法です。しかし、これをより簡単に、より速く、reshapeの問題として考えることができます。
bigger_arr = arr.reshape(1,1,224,224)
bigger_arr = arr[np.newaxis,...]
arr.shape = (1,1,224,224) # a picky inplace change
bigger_arr = np.expand_dims(arr, 0)
この最後のものは、プログラムの寸法に対処する方法のアイデアを提供します
a.reshape(shape[:axis] + (1,) + a.shape[axis:])
を行います。
「newarr [np.newaxis] '？ – Divakar