ct_scans_shape = ct_scans.shape print("原数组形状：", ct_scans_shape, " 切片厚度和像素间距：", spacing) # 计算调整间距后的数组形状

首先，`ct_scans_shape`存储了CT扫描数据的形状，它通常是一个三维元组，表示每张切片的行数、列数和层数。`spacing`变量可能包含了Z轴切片厚度和X/Y轴像素间距的信息。

为了计算调整间距后的数组形状，我们可以基于当前的形状和指定的间隔值做以下计算：

1. 确定新的Z轴深度（如果仅调整切片厚度）：
- 新的Z轴深度（`new_depth`）等于原始深度（`ct_scans_shape[2]`）除以切片厚度（`spacing[2]`，通常是沿Z轴的方向）。

2. 对于X和Y轴，如果它们没有变化，则保留原来的大小，即`ct_scans_shape[0]`和`ct_scans_shape[1]`。

然后，我们将这些新的尺寸组合成一个新的形状元组：

if spacing[2]:  # 检查切片厚度是否存在
    new_depth = ct_scans_shape[2] // spacing[2]
else:
    new_depth = ct_scans_shape[2]

new_shape = (ct_scans_shape[0], ct_scans_shape[1], new_depth)

最终，打印出新的形状：

print(f"调整切片厚度和像素间距后的数组形状：{new_shape}")