向numpy数组新增维度填充数据，实现灰度图像转RGB格式

你已经完成了新增通道维度的步骤，接下来只需要在新增的轴（索引为1的维度）上重复3次数据即可，有多种实现方式：

• 最简写法：直接用np.repeat对已生成的4维数组做重复操作
  代码示例：

  import numpy as np
  # 直接在轴1重复3次，输出形状就是(55, 3, 10, 10)
  array_rgb = np.repeat(array_4d, 3, axis=1)
  

  你也可以省去单独调用np.expand_dims的步骤，一步完成维度新增+重复：

  array_rgb = np.repeat(array_3d[:, np.newaxis, :, :], 3, axis=1)
  

• 广播赋值写法：如果你需要对不同通道做额外修改，可以先初始化目标数组再逐通道赋值
  代码示例：

  # 初始化和目标尺寸一致的空数组，保持和原数组相同的数据类型
  array_rgb = np.zeros((55, 3, 10, 10), dtype=array_3d.dtype)
  # 三个通道分别赋值为原灰度图数据
  array_rgb[:, 0, :, :] = array_3d
  array_rgb[:, 1, :, :] = array_3d
  array_rgb[:, 2, :, :] = array_3d
  

注意：如果你后续需要的是通道在后的HWC格式（形状为55×10×10×3），只需要把上述代码里的axis参数改为-1即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ahotpotato