Разница размеров в питоне обработки изображений

Question

Итак, мой проект - обработка изображений.У меня есть 3d массив картинок после предварительной обработки и извлечения объектов.Как ошибка кода, я не смог успешно отладить 1-PCA, а затем 2-labelling каждую запись (строку) своего класса, не меняя форму с 3d на 2d.

Q1: я теряю информацию при таком подходе?
Q2: я не могу найти метки в конечном 2d массиве?как мой классификатор узнает?

Main

def experiment1():
    females, males = readimages()
    females, males = convertygrey(females, males)
    f = np.asarray(females, dtype=np.float32)
    m = np.asarray(males, dtype=np.float32)
#Here I did the reshaping
    nsamples, nx, ny = f.shape
    d2_train_dataset = f.reshape((nsamples,nx*ny))
#getting to PCA later after solving this labelling issue
    #fe=dr_pca(d2_train_dataset) 
# labelling females matrix
    females= annotation(d2_train_dataset)
#printing it to csv since terminal don't display matrix properly
    np.savetxt("females.csv", females, delimiter=",")

Метод аннотации / маркировка

def annotation(l1):
    label1 = ones((len(l1), 1),dtype='float')
    #np.append(np.atleast_3d(l1), label1, axis=1).shape
    np.append(l1,label1,axis=1)

    return l1