Numpy数组堆叠与reshape：如何将4个二维数组合并为目标三维数组

首先观察目标数组结构：目标是形状为(3,3,4)的浮点数组，每个坐标(i,j)位置的4个值，刚好对应t1、t2、t3、t4四个输入数组相同坐标位置的取值，因此只需要沿第三维度堆叠四个数组后转浮点型即可。

完整实现代码如下：

import numpy as np

t1=np.array([[0,0,1],[0,0,1],[1,1,0]])
t2=np.array([[0,1,0],[1,0,1],[0,1,0]])
t3=np.array([[0,0,1],[0,0,0],[1,0,0]])
t4=np.array([[0,1,1],[1,0,1],[1,1,0]])

# 沿第三维度堆叠四个数组，转浮点型匹配输出格式
result = np.stack([t1, t2, t3, t4], axis=2).astype(np.float64)

# 等价写法：使用深度堆叠dstack，效果完全一致
# result = np.dstack([t1, t2, t3, t4]).astype(np.float64)

print(result)

运行上述代码得到的输出和需求完全匹配。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者rpb