将（147，1，64，64，100）的numpy数组转化为（147，1，100，64，64），最后再转化为原（147，1，64，64，100）

可以使用numpy中的transpose函数来进行数组的维度转换。具体实现如下：

import numpy as np

# 定义原始数组
arr = np.zeros((147, 1, 64, 64, 100))

# 将数组转化为（147，1，100，64，64）
arr = np.transpose(arr, (0, 1, 4, 2, 3))

# 再将数组转化为（147，1，64，64，100）
arr = np.transpose(arr, (0, 1, 3, 4, 2))

第一次转换时，将原数组的第4维和第3维交换位置，得到形状为（147，1，100，64，64）的数组。第二次转换时，将第3维和第5维交换位置，得到原始形状为（147，1，64，64，100）的数组。

相关问题

怎么将（100，64，64）的numpy数组转化为（100，32，32）的numpy数组

可以使用下采样（downsampling）的方法将(100, 64, 64)的numpy数组转化为(100, 32, 32)的numpy数组。下采样可以通过滤波器和降采样（downsampling）操作实现。具体步骤如下：

1.设计一个2x2的滤波器，滤波器的值为1/4，即将每个2x2的区域内的像素值取平均，作为新数组中对应位置的像素值。
2.对原始数组进行卷积操作，使用上述滤波器进行卷积。
3.对卷积结果进行降采样，即每隔一个像素取一个像素，将卷积结果从(100, 64, 64)的numpy数组转化为(100, 32, 32)的numpy数组。

用Python代码实现如下：

import numpy as np
from scipy.signal import convolve2d

# 设计滤波器
filter = np.ones((2, 2)) / 4

# 生成随机的(100, 64, 64)的numpy数组
arr = np.random.rand(100, 64, 64)

# 对原始数组进行卷积操作
conv = np.zeros((100, 63, 63))
for i in range(100):
    conv[i] = convolve2d(arr[i], filter, mode='valid')

# 对卷积结果进行降采样
downsampled = conv[:, ::2, ::2]

print(downsampled.shape)  # 输出结果为(100, 32, 32)

将21个将21个（100，64，64）的numpy数组存储在一个（21，100，64，64）的numpy数组中并将这个（21，100，64，64）转化为（21，1，64，64，100）的numpy数组

好的，我理解了你的问题。以下是代码实现：

import numpy as np

# 创建21个(100,64,64)的数组
arr_list = []
for i in range(21):
    arr_list.append(np.random.rand(100, 64, 64))

# 将21个数组存储在一个(21,100,64,64)的数组中
arr_4d = np.stack(arr_list, axis=0)

# 将(21,100,64,64)转化为(21,1,64,64,100)
arr_5d = np.transpose(arr_4d, (0, 3, 2, 1)).reshape(21, 1, 64, 64, 100)

首先，我们创建了21个随机的(100, 64, 64)的numpy数组，并将它们存储在一个列表中。接着，我们使用`np.stack()`将这些数组沿着第0个维度拼接起来，得到一个(21, 100, 64, 64)的数组。最后，我们使用`np.transpose()`将第1个维度和第4个维度交换，然后使用`reshape()`将数组形状改为(21, 1, 64, 64, 100)。这样就完成了题目要求的转换。