三维np数组tolist会丢失维度?

当使用`tolist()`方法将多维NumPy数组转换为Python列表时，会丢失维度信息。这是因为Python列表是一维的数据结构，而NumPy数组可以是多维的数据结构。

例如，如果我们有一个三维的NumPy数组：

import numpy as np

arr_3d = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])

我们可以使用`tolist()`方法将其转换为Python列表：

arr_list = arr_3d.tolist()

然而，如果我们打印`arr_list`，我们会发现它被转换为一个嵌套的Python列表：

>>> print(arr_list)
[[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]

这个列表没有任何维度信息，它只是一个嵌套的列表。如果我们想要还原原始的NumPy数组，我们需要使用`np.array()`方法重新构建数组：

new_arr_3d = np.array(arr_list)

现在，`new_arr_3d`将是一个与`arr_3d`相同的三维NumPy数组。

在将多维NumPy数组转换为Python列表时，请记住这一点，以确保您的数据维度得到正确保存。