如何将内部元素为ndarray的元组转换为多一维的ndarray

你使用的np.ndarray()是NumPy数组的底层构造类，传入元组时会将其解析为数组的shape参数，而非将元组内的数组进行拼接转换，因此会触发类型不匹配的报错。

要将多个形状一致的3维数组合并为4维数组，使用np.stack()即可，该函数会沿着指定的新轴对输入数组做堆叠，刚好匹配你的需求：

• 默认沿第0位新增维度，得到的4维数组形状为(元组长度, 原3维数组维度1, 原3维数组维度2, 原3维数组维度3)，示例代码：

  import numpy as np
  # a为存储多个3维ndarray的元组
  a = np.stack(a)
  

• 如果你需要将新增维度放在其他位置，可通过axis参数指定，比如要把新维度放在最后一位：

  a = np.stack(a, axis=-1)
  

  输出数组形状为(原3维数组维度1, 原3维数组维度2, 原3维数组维度3, 元组长度)。

如果先转列表再用np.array()得到不符合预期的结果，通常是元组内的3维数组形状不完全一致，np.array()不会做严格校验，会直接生成dtype为object的一维数组；而np.stack()会强制校验所有输入数组的形状一致性，不符合要求就会明确报错，避免出现隐藏问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Игорь Доставалов