python 中有没有办法堆叠相同大小的像素阵列（例如 z 堆栈）？

Question

我只是想澄清一下，例如，我能否以某种方式将一些二维数组堆叠到图像中？

array1=[[0,0,0,0,0]
        [0,7.6,7,7.2,0]
        [0,7.6,7,0,0]
        [0,0,0,0,0]]

array2=[[0,0,0,0,0]
        [0,7.6,7,7.2,0]
        [0,7.6,7,0,0]
        [0,0,0,0,0]]

然后以 3D 形式查看它们 space，例如 link

中的立方体示例

除了尝试使用 geeks for geeks 代码制作其他东西外，我并没有真正尝试太多。因此，任何方向都将不胜感激。

Answer 1

假设 numpy 数组作为输入（不是 python 列表），您可以使用 numpy.dstack:

out = np.dstack((array1, array2))

输出：

array([[[0. , 0. ],
        [0. , 0. ],
        [0. , 0. ],
        [0. , 0. ],
        [0. , 0. ]],

       [[0. , 0. ],
        [7.6, 7.6],
        [7. , 7. ],
        [7.2, 7.2],
        [0. , 0. ]],

       [[0. , 0. ],
        [7.6, 7.6],
        [7. , 7. ],
        [0. , 0. ],
        [0. , 0. ]],

       [[0. , 0. ],
        [0. , 0. ],
        [0. , 0. ],
        [0. , 0. ],
        [0. , 0. ]]])

尽管如此，如果您想绘图，拥有数组列表和循环可能会更容易。

Answer 2

我相信您正在寻找这样的东西。我用不同的颜色和 +z

的附加深度表示深度维度

A = np.array([ [*array1],[*array2] ])
ax = plt.axes(projection='3d')
z_c = ['k','blue']
[ax.scatter(z+A[z,y,x], y, x, c=z_c[z]) for z in range(A.shape[0]) \
 for y in range(A.shape[1]) for x in range(A.shape[2])]

python 中有没有办法堆叠相同大小的像素阵列（例如 z 堆栈）？

Is there a way in python to stack arrays of pixels of same size (such as a z-stack)?

arrays

3d

imaging

numpy