为何Matplotlib手写数字可视化代码中width是数组第一维度？

问题解答 #

核心原因是你用到的MNIST手写数字数据集的图像都是28×28的等宽高正方形灰度图，原代码的变量命名错误刚好被正方形的特性掩盖了，所以两个版本输出一致。

具体解释 #

• 你的认知完全正确：Python中用numpy数组存储单通道灰度图时，img.shape的返回顺序固定为(高度, 宽度)，对应数组的(行, 列)维度，你修改后的height, width = img.shape是符合规范的正确写法。
• 原作者的代码属于变量命名失误：他误将第一维度（实际是图像高度）赋值给了width变量，第二维度（实际是图像宽度）赋值给了height变量。但因为MNIST图像是正方形，高度和宽度的数值完全相等，后续的循环for x in range(width)和for y in range(height)本质都是遍历28次，循环逻辑、索引取值、标注坐标的对应关系都不会出错，因此你看不到输出差异。
• 验证方法：你可以找一张非正方形的单通道灰度图（比如32×64的长方形图像）运行原作者的代码，会立刻出现标注错位、甚至数组索引越界的报错，就能直观看到原代码的命名问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者R__