关于numpy中数组维度[2,2,3]和[3,2,2]区别

今天在对rgb图片进行选取的时候，发现图片是一个向量（也就是只有一个维度），我把它reshape（（，，3）），发现颜色错位。
只能先reshape（（3，，））.transpose((0,2,1)),也就是先切3份，再按图片大小进行转化。

np.ones([2,2,3])和np.ones([3,2,2])形状

np.ones((2,2,3))

如下所示，可以看出numpy对（2，2，3）解读是先2->2->3,也就是先划分成2份，在对每一份再划分2份（这时有四份），再对每一份划分3份（这时有12份了）。从这里来看，也就是最小的那个集合有3份（三个数），

array([[[1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.]],

       [[1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.]]])

np.ones((3,2,2))

如下所示，可以看出numpy对（3，2，2）解读是先3->2->2,也就是先划分成3份，在对每一份再划分2份（这时有六份），再对每一份划分2份（这时有12份了）。从这里来看，也就是最小的那个集合有2份（三个数），

array([[[1., 1.],
        [1., 1.]],

       [[1., 1.],
        [1., 1.]],

       [[1., 1.],
        [1., 1.]]])