我有一个列表itemlist，它有25个形状为(128x128x3)的3D Arrays
我希望它将所有这些值转换/合并到一个公共数组中，基本上用它创建一个图像。我希望新的形状是(640, 640, 3)，意思是(128, 128)的5 rows and 5 columns
我尝试了以下方法，但结果很奇怪，主要是重复一些数组：
out = np.concatenate(itemlist).ravel()
out.shape ##(1228800,)
img = np.reshape(out, (640,640,3))
img.shape ## (640, 640, 3)
我得到的最终形状是正确的，但从视觉上看，它看起来像是一组重复的图像，逻辑有问题吗？
具有25个(128,128,3)阵列
out = np.concatenate(itemlist)
应产生(25*128128,3(阵列
out = out.ravel()
应产生25128128*3
out.shape ##(1228800,)
(640,640,3)在元素总数上匹配，但不会产生有意义的图像。
向后工作：
(5*128, 5*128,3) => (5,128,5,128,3) => (5,5,128,128,3) => (25,128,128,3)
这需要几次重塑和一次变性。