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一、原始代码

labels_trainData ,labels_testData = load_data()
wide = labels_trainData[0][0].shape[0]
length = labels_trainData[0][0].shape[1]
for label in labels_trainData.keys():
	labels_trainData[label] = np.reshape(labels_trainData[label], [-1,1,wide, length])
for label in labels_testData.keys():
	labels_testData[label] = np.reshape(labels_testData[label], [-1,1,wide, length])

二、每一行代码的详细解释

labels_trainData ,labels_testData = load_data()

这行代码调用了load_data函数并将返回的两个值分别赋值给了labels_trainData和labels_testData。

wide = labels_trainData[0][0].shape[0]  
length = labels_trainData[0][0].shape[1]

这两行代码获取了labels_trainData中第一个元素的行数（宽）和列数（长）。这些值代表了某个图像的宽度和长度。

for label in labels_trainData.keys():  
    labels_trainData[label] = np.reshape(labels_trainData[label], [-1,1,wide, length])

这行代码对labels_trainData字典中的每一个键（标签）进行循环，并使用numpy库的reshape函数将每个对应的值重塑为四维数组。这个四维数组的形状是(-1, 1, wide, length)。这里-1代表自动计算该维度的大小。这里将数据转换为一种更适合深度学习模型（如卷积神经网络）的形状。

for label in labels_testData.keys():  
    labels_testData[label] = np.reshape(labels_testData[label], [-1,1,wide, length])

最后这行代码与上一行非常相似，只是它是对labels_testData字典进行操作。它也将每个对应的值重塑为四维数组，并使用同样的形状(-1, 1, wide, length)。这是为了与训练数据的格式保持一致。

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