更改图像阵列形式

我有 60000 train_images, 带来了形式矩阵的形式 /28,28,60000/. 它 numpy.ndarray. 我想将它转换为一维图像的数组，即，每个图像都表示为单行/数组数字和我想要 60000 阵列。 换句话说，我想从 /28, 28, 60000/ 到 /60000, 28*28/. 在 python, 这将是：


images_features = []

for image in images:

 imageLine = []

 for y in range/len/image//:

 for x in range/len/image[0]//:

 imageLine.append/image[y][x]/

 images_features.append/imageLine/


我怎样才能做到这一点？ 我怀疑我需要使用 reshape, 但我无法准确理解我可以做到的事情。

这是我如何获得图像：


data = scipy.io.loadmat/'train.mat'/





images = data["train_images"]


所以， "images"- 这是我在谈论的阵列。

有人建议我：

"您可能必须更改轴或组合它们以获取所需的功能。 如果图像侧身，我建议在其建造它们。 确保仔细联系轴以避免在那里进一步的问题。"

我不知道我们在谈论什么以及如何考虑到上述内容。

有人可以解释我需要做什么以及为什么？ /他所做的

/
2021-03-20 添加评论
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    喜特乐

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    因为这发生了
    loadmat

    , 表格
    /28,28,60000/

    有意思 - MATLAB 从最后一个索引开始重复。


    images.transpose// # or images.T


    重新排序轴，因此获得结果
    /60000,28,28/

    . 最后两个维度可以与形状的变化相结合。


    images.T.reshape/60000,28*28/
    
images.T.reshape/60000,-1/ # short hand


    您需要转换图像 28x28, 例如


    images.transpose/[2,0,1]/ # instead of the default [2,1,0]



    .T

    - 这与 MATLAB
    '

    /或者
    .'

    /.


    images

    也许
    order='F'

    .


    octave:38> images=reshape/1:30,2,3,5/;
    
octave:39> save test.mat -v7 images
    
octave:40> images
    
images =
    

    
ans/:,:,1/ =
    

    
 1 3 5
    
 2 4 6
    

    
ans/:,:,2/ =
    

    
 7 9 11
    
 8 10 12
    
....


    我选择了测试尺寸缩小，并轻松区分各种轴。

    在会话中 Ipython:


    In [15]: data=io.loadmat/'test.mat'/
    

    
In [16]: data
    
Out[16]: 
    
{'__globals__': [],
    
 '__header__': 'MATLAB 5.0 MAT-file, written by Octave 3.8.2, 2016-02-10 05:19:18 UTC',
    
 '__version__': '1.0',
    
 'images': array/[[[ 1., 7., 13., 19., 25.],
    
 [ 3., 9., 15., 21., 27.],
    
 [ 5., 11., 17., 23., 29.]],
    

    
 [[ 2., 8., 14., 20., 26.],
    
 [ 4., 10., 16., 22., 28.],
    
 [ 6., 12., 18., 24., 30.]]]/}
    

    
In [18]: data['images'].T
    
Out[18]: 
    
array/[[[ 1., 2.],
    
 [ 3., 4.],
    
 [ 5., 6.]],
    

    
 [[ 7., 8.],
    
 [ 9., 10.],
    
 [ 11., 12.]],
    
....
    
In [19]: data['images'].transpose/[2,0,1]/
    
Out[19]: 
    
array/[[[ 1., 3., 5.],
    
 [ 2., 4., 6.]],
    

    
 [[ 7., 9., 11.],
    
 [ 8., 10., 12.]],
    
 ....
    
In [22]: data['images'].transpose/[2,1,0]/.reshape/5,-1/
    
Out[22]: 
    
array/[[ 1., 2., 3., 4., 5., 6.],
    
 [ 7., 8., 9., 10., 11., 12.],
    
 ...
    2021-03-20 0 0
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    裸奔

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    我想你只需要使用 reshape:


    >>> images = np.ndarray/[60000, 28, 28]/
    
>>> images.shape
    
/60000, 28, 28/
    
>>> images_rs = images.reshape/[60000, 28*28]/
    
>>> images_rs.shape
    
/60000, 784/
    2021-03-20 0 0
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    龙天

    赞同来自:

    您可以更改表单
    train_images

    并检查它，建筑图形图像，

    重组：


    train_features_images = train_images.reshape/train_images.shape[0],28,28/


    构建图像图：


    import matplotlib.pyplot as plt
    
def show_images/features_images,labels,start, howmany/:
    
 for i in range/start, start+howmany/:
    
 plt.figure/i/
    
 plt.imshow/features_images[i], cmap=plt.get_cmap/'gray'//
    
 plt.title/labels[i]/
    
 plt.show//
    
show_images/train_features_images, labels, 1, 10/
    2021-03-20 0 0
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