如何快速地将多个2Dnumpy数组放入4Dnumpy数组中？

将多个2D numpy数组放入4D numpy数组中，可以使用numpy的reshape函数和stack函数来实现。

首先，假设我们有多个2D numpy数组，每个数组的形状为(M, N)，我们想要将它们放入一个4D numpy数组中，形状为(K, M, N, C)。其中，K表示数组的数量，C表示通道数。

首先，我们需要将每个2D数组的形状调整为(M, N, 1)，即在最后一个维度上添加一个维度。可以使用reshape函数来实现：

array_2d_1 = np.reshape(array_2d_1, (M, N, 1))
array_2d_2 = np.reshape(array_2d_2, (M, N, 1))
...

接下来，我们可以使用stack函数将这些调整后的2D数组堆叠在一起，形成一个4D数组。可以使用axis参数来指定堆叠的维度，通常我们会选择axis=0，表示在第一个维度上进行堆叠。

array_4d = np.stack([array_2d_1, array_2d_2, ...], axis=0)

这样，我们就将多个2D numpy数组放入了一个4D numpy数组中。

这种方法适用于任意数量的2D数组，并且可以灵活地调整4D数组的形状和维度。在深度学习中，常常使用这种方法将多个图像数据组成一个批次，用于训练模型。

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