Numpy二维图像矩阵转换为一维向量的方法
在机器学习和图像处理领域，经常需要将二维图像矩阵转换为一维向量。使用Numpy可以非常简便地实现这一操作。
方法一：使用flatten()
通过flatten()方法，可以将一个二维数组展平成一个一维数组。示例如下：
import numpy as np
image = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
vector = image.flatten()
print(vector) # 输出: [1 2 3 4 5 6]```
该方法返回的是原数组的一个复制，原数组保持不变。
### 方法二：使用`ravel()`
与`flatten()`类似，`ravel()`方法也将二维矩阵转换为一维向量，但`ravel()`返回的是原数组的视图，而不是一个新数组。示例如下：
image = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
vector = image.ravel()
print(vector) # 输出: [1 2 3 4 5 6]```
方法三：使用reshape()
通过reshape()方法，您可以重新排列数组的维度，变成一维数组。示例如下：
文件大小：3.91MB
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