(2,3) 表示兩個一維數(shù)組,每個一維數(shù)組長度為3
(2,3,4) 表示兩個二維數(shù)組,每個二維數(shù)組有3個一維數(shù)組,每個一維數(shù)組長度為4
(2,3,4,5) 表示兩個三維數(shù)組,每個三維數(shù)組有3個二維數(shù)組,每個二維數(shù)組有4個一維數(shù)組,一維數(shù)組長度為5
numpy多維數(shù)組shape的理解_二儀式的博客-CSDN博客
通過重排一維向量或轉(zhuǎn)換嵌套的Python列表來創(chuàng)建3D數(shù)組時，索引的含義為（z，y，x）。
第一個索引是平面的編號，然后才是在該平面上的移動：
這種索引順序很方便，例如用于保留一堆灰度圖像：這a[i]是引用第i個圖像的快捷方式。
但是此索引順序不是通用的。處理RGB圖像時，通常使用（y，x，z）順序：前兩個是像素坐標，最后一個是顏色坐標（Matplotlib中是RGB ，OpenCV中是BGR ）：
顯然，NumPy函數(shù)像hstack、vstack或dstack不知道這些約定。其中硬編碼的索引順序是（y，x，z），RGB圖像順序是：
如果數(shù)據(jù)的布局不同，則使用concatenate命令堆疊圖像，并在axis參數(shù)中提供顯式索引數(shù)會更方便：
如果不方便使用axis，可以將數(shù)組轉(zhuǎn)換硬編碼為hstack的形式:
這種轉(zhuǎn)換沒有實際的復制發(fā)生。它只是混合索引的順序。
混合索引順序的另一個操作是數(shù)組轉(zhuǎn)置。檢查它可能會讓我們對三維數(shù)組更加熟悉。
根據(jù)我們決定的axis順序，轉(zhuǎn)置數(shù)組所有平面的實際命令將有所不同：對于通用數(shù)組，它交換索引1和2，對于RGB圖像，它交換0和1：
有趣的是，（和唯一的操作模式）默認的axes參數(shù)顛倒了索引順序，這與上述兩個索引順序約定都不相符。
最后，還有一個函數(shù)，可以在處理多維數(shù)組時節(jié)省很多Python循環(huán)，并使代碼更簡潔，這就是愛因斯坦求和函數(shù)
看圖學NumPy：掌握n維數(shù)組基礎知識點，看這一篇就夠了創(chuàng)事記新浪科技_新浪網(wǎng) (sina.com.cn)
