在nilearn/numpy中交换3D图像的轴
在nilearn/numpy中交换3D图像的轴
提问于 2020-05-05 16:53:35
我正在处理一些神经成像数据，我的扫描维度是(100,150,100)。我目前正在使用nibabel格式的文件。
有没有一种很好的方法来交换坐标轴？例如，我希望我的图像是(100,100,150)。我更希望这是nibabel格式的，但如果需要，我可以将图像转换为numpy ndarray，然后在那里进行工作。在这种情况下，在numpy中有没有一种很好的方法来做到这一点？
谢谢你的帮助!
回答 2
Stack Overflow用户
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发布于 2020-05-05 17:01:18
如果您使用numpy，请使用：
import numpy as np
arr = np.swapaxes(arr, 1, 2)这将交换轴1和2(分别为150和100大小的2维和3维)。
示例代码：
arr = np.zeros((100,150,100))
arr = np.swapaxes(arr, 1, 2)
print(arr.shape)输出：
(100, 100, 150)Stack Overflow用户
发布于 2020-05-05 17:31:49
您可以使用Ehsan的答案中提到的numpy.swapaxes，它交换两个轴。您还可以使用numpy.transpose，它允许您以任何所需的顺序更改两个或多个轴。例如：
>>> import numpy as np
>>> data = np.empty((4, 5, 6))
>>> data.shape
(4, 5, 6)
>>> np.transpose(data, axes=(1, 2, 0)).shape
(5, 6, 4)页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/61609319
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