补充python代码# 计算调整间距后的数组形状 resize_factor = spacing / rescale new_real_shape = ____

在计算调整间距后的数组形状时，我们需要将每个维度的间距乘以相应的缩放因子，然后四舍五入得到新的尺寸。假设`spacing`是一个包含三个元素的数组（分别对应x、y、z轴），`rescale`也是一个长度相同的数组，那么代码应该是这样的：

new_real_shape = tuple(np.round(spacing[i] / rescale[i]) for i in range(len(spacing)))

这里使用了一个生成器表达式，依次对每个维度进行处理。

完整的补全代码：

import numpy as np
from scipy import ndimage

rescale = [1, 1, 1]
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
resize_factor = spacing / rescale
new_real_shape = tuple(np.round(spacing[i] / rescale[i]) for i in range(len(spacing)))

# 四舍五入取整（还是float类型）
new_shape = list(new_real_shape)

# 根据取整后的数组形状求出缩放比例
real_resize_factor = resize_factor

# 得到调整后的间距
new_spacing = spacing / real_resize_factor

# 使用zoom函数根据比例进行缩放
new_ct_scans = ndimage.interpolation.zoom(ct_scans, real_resize_factor, mode="nearest")

new_ct_scans_shape = new_ct_scans.shape
print("新数组形状：", new_ct_scans_shape, " 切片厚度和像素间距：", new_spacing)