python作为一门脚本语言使用起来很是方便，但是随着import的模块的增多，很多模块的用法会慢慢遗忘，此处用来记录在深度学习过程中中遇到的各种模块的用法，欢迎交流。
numpy，imageio模块
- 作为python的科学计算工具库，numpy大大减少了科学计算的过程
- imageio是一个小巧的由纯python编写的图片读取模块。
np.newaxis与imageio.imread()
此函数的作用是用来增加矩阵的维度，与tensorflow中的tf.reshape()类似。具体用法如下：
import numpy as np
import imageio
image_name = '4.jpg'#当前文件夹下名为4.jpg的图片
image = np.array(imageio.imread(image_name))#使用imageio模块读取图片
print(image.shape)
image = image[np.newaxis,:,:,:]
print(image.shape)
执行结果如下：
(48, 20, 3)
(1, 48, 20, 3)
可以发现如下的结论：
-
np.newaxis函数可以往指定的"轴"增加维度 - 取出来的图片大小是 48x20x3，第一位表示图片的高度，第二位表示图片的宽度，第三位表示图片的颜色通道 ，这与我们往常的认识不太一样。windows下的分辨率的格式是“宽度高度”与
imageio.imread()读取出来的顺序相反*，使用时务必注意。
图1 windows下的图片读取详细信息
