Python实现连续图片、多图片多维组合既数据增维和调整维度的案例一则

我们在处理深度学习、深度强化学习输入数据时，经常需要调整数据维度，例如下图所示。

我们有a×b的二维图片（一般就是灰度图片）或数据，构造连续四张图为连续数据，也就是图中图1到图2的变换。

    # 沿着新轴连接数组/矩阵，增加一个维度，形成三维数组/矩阵/向量a3 = np.stack((a2,a2,a2,a2), axis=2)

对应于Tensorflow的输入定义表示法为：

 n_features= (None, 50, 50, 4), # 输入“带前三张”灰度图像尺寸与维度

接着，我们要实现每次替换一张图片/一组数据，构造连续新四张图为连续数据，也就是图中图3的变换。

    # 合并两个三维，切片取三组f = np.append(b2,a3[:,:,:3],axis=2)

其中，通过Numpy的appand合并数组/矩阵，需要注意二者b2和a3的维度保持一致，而b1是二维图片，如何变换为三维呢：

    # 一维转变为三维b2 = b1.reshape(3,2,1)

最后，全部演示代码如下：

import numpy as npif __name__ == '__main__':a = [0 , 1, 2, 3, 4, 5]#  取list最后的元素print(a[-1])b = [6, 7, 8, 9, 10, 11]# list转numpy数组a1 = np.array(a)print(a1)# 重新调整数据/矩阵为二维a2 = a1.reshape(3,2)print(a2)# 沿着新轴连接数组/矩阵，增加一个维度，形成三维数组/矩阵/向量a3 = np.stack((a2,a2,a2,a2), axis=2)     print(a3)print(a3.shape)b1 = np.array(b)# 一维转变为三维b2 = b1.reshape(3,2,1)print(b2)# 合并两个三维，切片取三组f = np.append(b2,a3[:,:,:3],axis=2)print(f)

输出效果如下：

5
[0 1 2 3 4 5]
[[0 1][2 3][4 5]]
[[[0 0 0 0][1 1 1 1]][[2 2 2 2][3 3 3 3]][[4 4 4 4][5 5 5 5]]]
(3, 2, 4)
[[[ 6][ 7]][[ 8][ 9]][[10][11]]]
[[[ 6  0  0  0][ 7  1  1  1]][[ 8  2  2  2][ 9  3  3  3]][[10  4  4  4][11  5  5  5]]]

参考：
《强化学习之迷宫DQN（NIPS 2015版）实践笔记——入门提升篇》 CSDN博客，肖永威，2021.01

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