我有7张大小为29*29的图像，我想为所有7张图像添加一个齐次坐标（增加特征，x0=1），但我不确定如何操作。

我的原始图像维度是

images.shape #(7, 29, 29)

我尝试过的方法是使用np.ones()进行组合，但结果是为第一个特征创建了一个单独的数组，导致维度变为7*2

np.array([list(a) for a in zip(np.ones([7,1]),images_all[:,:])]).shape#(7,2)##[[array([1.]),# array([[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,      0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],     [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,      0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], ....

如您所见，它将1添加为一个单独的数组，并未将其作为第一个元素附加。

此外，我还尝试通过循环遍历图像并在第一个元素处插入1，但这使得维度变为30并导致错误

for i in range(len(images)):    images[i][0] = np.insert(images[i][0], 0, 1., axis=0)

ValueError: could not broadcast input array from shape (30) into shape (29)

回答：

首先创建一个较大的全1数组，调整原始数组的形状，并更新较大的数组。

padded_images = np.ones((7,29*29+1))padded_images[:,1:] = images.reshape(7,29*29)