numpy数组shape参数对应行列数与打印显示效果疑问

第一个问题解释 #

你对高维数组的维度定义理解有误，行和列的概念只适用于二维数组，numpy数组的shape参数是按**轴0→轴1→轴2……**的顺序依次表示每个维度的长度：
你调用np.indices((m,n))得到的ind是三维数组，shape (2, 493, 452)对应的含义是：

• 轴0长度为2：包含两个独立的二维矩阵，分别是图像所有位置的「行坐标矩阵」和「列坐标矩阵」
• 轴1长度为493：对应二维矩阵的行数，和你传入的m值（图像高度）一致
• 轴2长度为452：对应二维矩阵的列数，和你传入的n值（图像宽度）一致
  你打印时看到的多行结构，就是轴0对应的两个二维矩阵的内容可视化，你以为的「只有2行」实际是轴0的长度，指的是有2个完整的二维矩阵，不是二维数组概念里的2行。

第二个问题解释 #

你的理解是对的。ind.resize((2, m*n))操作把三维数组拍平成了二维数组，shape (2, 222836)就是标准的二维数组结构：

• 轴0长度为2，即2行，分别对应所有像素的行坐标序列、列坐标序列
• 轴1长度为493*452=222836，即222836列，每一列对应原图像中一个像素的（行坐标，列坐标）组合。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者srv_77