手头有 109 张头部 CT 的断层扫描图片，我打算用这些图片尝试头部的三维重建。基础工作之一，就是要把这些图片数据读出来，组织成一个三维的数据结构（实际上是四维的，因为每个像素有 RGBA 四个通道）。

这个数据结构，自然是 numpy 的 ndarray 对象，读取图像文件我习惯使用 PIL。因此，需要导入两个模块：

import numpy as np

from PIL import Image

接下来，我用一行代码就把 109 张图片读到了一个 109x256x256x4 的 numpy 数组中，耗时 172 毫秒：

ata = np.stack([np.array(Image.open('head%d.png'%i)) for i in range(109)], axis=0)

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突然，想要分享一些经验的感觉袭来，需要更多分享的可以点击

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1. 一行代码打印乘法口诀

print('n'.join([' '.join(["%2s x%2s = %2s"%(j,i,i*j) for j in range(1,i+1)]) for i in range(1,10)]))

1. 一行代码打印迷宫

print(''.join(__import__('random').choice('u2571u2572') for i in range(50*24)))

1. 一行代码表白爱情

print('n'.join([''.join([('Love'[(x-y) % len('Love')] if ((x0.05)2+(y0.1)2-1)3-(x0.05)2(y0.1)*3 <= 0else' ') for x in range(-30, 30)]) for y in range(30, -30, -1)]))