将 2D numpy 数组重塑为 4D

Question

我有一个 2D numpy 数组X （ batch x channels х pool_size * pool_size ），
其中第一行对应于第一批中的第一个通道，第二行 -
到第一批中的第二个通道，第三行-到第一个通道
在第二批和最后一批中-到第二批中的第二个频道：

[[ 1, 0, 0, 0],
 [ 0, 2, 0, 0],
 [ 0, 0, 3, 0], 
 [ 0, 0, 0, 4]]

是否可以将其转换为 4D 数组Y （ batch x pool_size x pool_size x channels ）
没有任何循环，仅使用 numpy 方法，因此
Y[0, :, :, 0]是

[[1, 0],
[0, 0]]

Y[0, :, :, 1]是

[[0, 2], 
[0, 0]]

Y[1, :, :, 0]是

[[0, 0], 
[3, 0]]

Y[1, :, :, 1]是

[[0, 0], 
[0, 4]]

UPD：对于输入数组

[[ 1, 2, 3, 4],
 [ 5, 6, 7, 8],
 [ 9, 10, 11, 12], 
 [ 13, 14, 15, 16]]

预期结果是：
Y[0, :, :, 0]是

[[1, 2],
[3, 4]]

Y[0, :, :, 1]是

[[5, 6], 
[7, 8]]

Y[1, :, :, 0]是

[[9, 10], 
[11, 12]]

Y[1, :, :, 1]是

[[13, 14], 
[15, 16]]

Answer 1

y = y.reshape(y.shape[0],28,28,1)

Answer 2

您可以使用重塑，然后使用交换轴。

A = np.array([[ 1, 0, 0, 0],
 [ 0, 2, 0, 0],
 [ 0, 0, 3, 0], 
 [ 0, 0, 0, 4]])
B = A.reshape(2,2,2, 2)

这是 output：

array([[[[1, 0],
     [0, 0]],

    [[0, 2],
     [0, 0]]],


   [[[0, 0],
     [3, 0]],

    [[0, 0],
     [0, 4]]]])

2：

array([[[[ 1,  2],
     [ 3,  4]],

    [[ 5,  6],
     [ 7,  8]]],


   [[[ 9, 10],
     [11, 12]],

    [[13, 14],
     [15, 16]]]])