numpy数组如何把一个维度变为两个维度

可以使用 numpy 的 reshape 函数来把一个维度变为两个维度。例如，假设有一个形状为 (4,) 的一维数组 a，要把它变为形状为 (2, 2) 的二维数组，可以使用以下代码：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = a.reshape((2, 2))

其中，reshape 函数的参数是一个元组，表示新数组的形状。在这个例子中，把一维数组 a 变为了二维数组 b，形状为 (2, 2)。注意，新数组的元素个数必须等于原数组的元素个数，否则会抛出 ValueError 异常。

相关问题

numpy如何添加一个维度

在NumPy中，如果你想要给一个一维数组添加一个新的维度（即变成二维或多维），可以使用`np.newaxis`或`None`关键字，或者简单地将数组连接到自身形成新的轴。以下是几种常见方法：

1. 使用`np.newaxis`：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])
arr_with_dim = arr[np.newaxis, :]
print(arr_with_dim)

这会创建一个新的数组，其中原来的数组作为新行插入。

2. 使用`None`：

arr_with_dim = arr[:, None]

这里的新维度放在了列索引上。

3. 使用`hstack`或`vstack`（适用于一维数组）：

arr_2d = np.hstack((arr, arr))
# 或者
arr_2d = np.vstack((arr, arr))

这两个函数分别沿水平方向或垂直方向堆叠数组，实现了增加维度的效果。

4. 对于更高维度的数据，如矩阵，可以使用`expand_dims`函数：

matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])
expanded_matrix = np.expand_dims(matrix, axis=0) # 添加新的一维在轴0

for file in os.listdir("D:/wjd/"+folder): file_paths = glob.glob('D:/wjd/*.png') # 获取 D 盘 wjd 文件夹下的所有 png 图片路径 img = Image.open("D:/wjd/"+folder+"/"+file) file_paths = glob.glob('D:/wjd/*.png') # 获取 D 盘 wjd 文件夹下的所有 png 图片路径 img = img.resize((224, 224)) # 将图片大小调整为 (224, 224) img_arr = np.array(img) # 将图片转换为 numpy 数组 img_tensor = tf.convert_to_tensor(img_arr) # 将 numpy 数组转换为张量 img_tensor = tf.expand_dims(img_tensor, axis=0) # 将张量扩展一个维度，变成 (batch_size, height, width, channels) print(img_tensor.shape) # 输出张量的形状，这段程序正确吗

这段程序有一些问题，主要是下面这两行代码：

file_paths = glob.glob('D:/wjd/*.png')  # 获取 D 盘 wjd 文件夹下的所有 png 图片路径
img = Image.open("D:/wjd/"+folder+"/"+file)

在 `img = Image.open("D:/wjd/"+folder+"/"+file)` 这行代码中，你已经指定了要打开的图片路径，不需要再使用 `glob` 模块获取文件夹下的所有图片路径了。

另外，在 `for file in os.listdir("D:/wjd/"+folder):` 这行代码中，你已经使用 `os.listdir` 函数获取了文件夹下的所有文件名，应该直接使用 `file` 变量来打开每个文件。

下面是修改后的代码：

import os
import numpy as np
import tensorflow as tf
from PIL import Image

folder = "example_folder"  # 假设要打开的文件夹名为 example_folder
for file in os.listdir("D:/wjd/"+folder):
    img = Image.open("D:/wjd/"+folder+"/"+file)
    img = img.resize((224, 224))
    img_arr = np.array(img)
    img_tensor = tf.convert_to_tensor(img_arr)
    img_tensor = tf.expand_dims(img_tensor, axis=0)
    print(img_tensor.shape)

这样就可以打开指定文件夹下的所有图片，并将它们转换为张量。