У меня есть разные файлы .npy, в которых сохранены numpy массивы (или изображения, представленные в виде матриц, с размером = 64, другое, которого я не знаю).
Я хочу чтобы прочитать их, сохраните их в numpy .ndarray 3-х измерений.
То, что я сделал до сих пор, - это нечто совсем другое, и у меня возникают проблемы с созданными мною структурами.
database_list = list()
labels_list = list()
for filename in glob.glob('*.npy'):
database_list.append(np.load(filename))
label_temp = extract_label(filename)
labels_list.append(label_temp)
database = np.array(database_list)
labels = np.array(labels_list)
Таким образом, у меня есть numpy .ndarray database формы (n_elements,).
Давайте предположим, что я изменяю каждое изображение как (n, 64), я хочу database в форме (n_elements, n, 64).
Как я могу это сделать?
Чего я хочу добиться, так это массива базы данных MNIST той же формы, для работы в нейронной сети .
РЕДАКТИРОВАТЬ:
database тип numpy.ndarray. Его нельзя изменить, database имеет размер n, скажем 10 (потому что он состоит из n элементов, например 10, если загружено 10 файлов. Файлы представляют собой матрицы двух измерений, но я хочу, чтобы они были " часть "базы данных).