如何将长度为x^2的列表转换为形状为(x,x)的列表

我在使用Python，我有一个长度为784的列表（这是从一张28×28的图像中提取的），现在我想将其重新排列，以便在TensorFlow中使用，并应用一个已训练的模型，但问题是神经网络需要一个形状为28×28的数组，而我当前的数组形状是(784,)。

我尝试使用一些for循环来实现这一点，但没有成功创建一个能够完成此任务的系统，请帮助我。

我发现我需要使用这样的结构

for i in range(res):   for a in range(0,res):       mnistFormat.append(grascalePix[a]) #mnistFormat是一个初始为空的列表#而grascale包含我的784个灰度像素

但我无法确定在for循环的range函数中应该使用什么值来实现这一点

例如，假设我有一个4×4图像的像素列表>

grayscalePix = [255,255,255,255,255,100,83,200,255,50,60,255,30,1,46,255]

这是一个按行排列的表示方式，这意味着前4个元素是第一行

我想将它们排列成形状为(4,4)的列表mnistFormat = [255,255,255,255],[255,100,83,200],[255,50,60,255],[30,1,46,255]

请记住，这只是一个示例，实际数据有784个元素，我在使用numpy方面经验不多

回答：

numpy可以非常轻松地帮助你解决这个问题：

mnistFormat = np.array(grascalePix).reshape((np.sqrt(len()),-1))

学技术