Indices in Arrays werden anders als erwartet durchlaufen, warum?

[Erhy]

Hallo!
Warum bringt der Code

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toarrV1 = np.array( [
...      fromarr[:,:,0] * 100 + 1,
...      fromarr[:,:,1] * 10000 + 2,
...     ] )

ein für mich unerwartetes Ergebnis. Die Indices im Ergebnis, entsprechen nicht der Anordnung in den Angaben.
Was muss ich wissen, um solche Irrtümer zu vermeiden?

Mit einer für mich brauchbaren Kodierung In python:

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>>> import numpy as np
>>> fromarr = np.array( [ \
...     [ \
...         [ 0, 1], \
...         [ 2, 3]  \
...     ], \
...     [ \
...         [ 4, 5], \
...         [ 6, 7]  \
...     ] \
...                      ])
>>> fromarr
array([[[0, 1],
        [2, 3]],

       [[4, 5],
        [6, 7]]])
>>> toarrV1 = np.array( [
...      fromarr[:,:,0] * 100 + 1,
...      fromarr[:,:,1] * 10000 + 2,
...     ] )
>>> toarrV1
array([[[    1,   201],
        [  401,   601]],

       [[10002, 30002],
        [50002, 70002]]])
>>> 
>>>  # so funktioniert es für mich:
...        
>>> toarrV2 = np.empty_like(fromarr, dtype = np.int )
>>> toarrV2[:,:,0] = fromarr[:,:,0] * 100 + 1
>>> toarrV2[:,:,1] = fromarr[:,:,1] * 10000 + 2
>>> toarrV2
array([[[    1, 10002],
        [  201, 30002]],

       [[  401, 50002],
        [  601, 70002]]])

[Sirius3]

Im einen Fall erzeugst Du ein neues Array mit anderer Anordnung der Dimensionen.

Einfach:

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fromarr * [100, 1000] + [1,2]

[Erhy]

danke!
mein Beispiel ist für die Diskussion sehr reduziert.
In meinem realen Code, benötige ich für jede Spalte eine andere Funktion:

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picLab0to1 = np.array( [
    xylumkorrcs(np.clip( picLab[:,:,0], 0, 100 ) / 100.0 ),  \
    (np.clip( picLab[:,:,1], -100.0 , 100.0 ) + 100.0 ) / 200.0  \
    ] )