了解 numpy 形状答案

【问题标题】：Understanding numpy shape了解 numpy 形状
【发布时间】：2019-12-19 14:05:39
【问题描述】：

我是 Python 和 Numpy 的新手。

我有这个代码：

one_array.shape

当我运行它时，我得到这个输出：

(20, 48, 240, 240)

one_array 是一个包含 20 个图像的 Numpy 数组。

形状输出中的其他三个数字（48、240、240）是什么意思？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您的数组由20 图像组成，每个图像的大小为48X240X240。这很奇怪，我希望它会像 240X240X3 但由于某种原因你有更多的通道（指 RGB）。 ]

所以shape 函数返回沿每个轴的维度大小（整个数组的当前形状），所以在你的情况下有(20, 48, 240, 240)

编辑：

正如用户所说，每张图像由1频道的48NITFY图像组成，解释了shape的输出

【讨论】：

【解决方案2】：

将您的 Numpy 数组想象为一个可以在一维中的向量，但在您的情况下，它看起来像是在第 4 维中。 (20, 4, 240, 240) 表示由 20 x 4 x 240 x 240 个元素组成的大矩阵。

【讨论】：

【解决方案3】：

one_array.shape == (20, 48, 240, 240) 表示one_array 是一个包含20*48*240*240 或55296000 个元素的4 维数组。

【讨论】：

【解决方案4】：

你是对的，你可以将one_array 看作一个有 20 个元素的数组，其中是另一个形状为 (48, 240, 240) 的数组中的元素。但是，通常最好认为one_array 是一个 4 维数组，总共有 20x48x240x240 = 55296000 个元素。

【讨论】：