将 2D 数组附加到 3D 数组，扩展第三维答案

【问题标题】：Append 2D array to 3D array, extending third dimension将 2D 数组附加到 3D 数组，扩展第三维
【发布时间】：2016-03-25 06:44:15
【问题描述】：

我有一个数组A，其形状为(480, 640, 3)，还有一个数组B，其形状为(480, 640)。

如何将这两个附加为一个形状为(480, 640, 4) 的数组？

我尝试了np.append(A,B)，但它没有保持尺寸，而axis 选项导致ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

使用np.stack 应该可以但问题是两个数组都应该是 2D 形式的。

np.stack([A,B])

【讨论】：

【解决方案2】：

使用dstack:

>>> np.dstack((A, B)).shape
(480, 640, 4)

这处理了数组具有不同维数并沿第三轴堆叠数组的情况。

否则，要使用append 或concatenate，您必须自己制作B 三维并指定要加入它们的轴：

>>> np.append(A, np.atleast_3d(B), axis=2).shape
(480, 640, 4)

【讨论】：

或者使用最基本的方法：np.concatenate(A, B[...,None], axis=2)
@hpaulj 出现错误TypeError: concatenate() takes at most 2 arguments (3 given)
@piepi，你看过concatenate 文档吗？他们优先于我的旧 cmets。无论如何，我应该写np.concatenate([A, B[...,None]], axis=2)。也就是把数组放到一个列表中
@piepi，你看过concatenate 文档吗？他们优先于我的旧 cmets。无论如何，我应该写np.concatenate([A, B[...,None]], axis=2)。也就是把数组放到一个列表中