Numpy 输入特征向量的图像矩阵

这段代码将二维矩阵转换为包含矩阵所有值的向量，但是，我不明白这意味着什么：

图像.整形（图像.形状[0]*图像.形状[1]*图像.形状[2]，1） 我在其他论坛（如deeplearning.ai论坛）上搜索过这行代码的含义。。。但好像没有人像我一样怀疑

“”“

梯度函数：image2vector def image2vector（图像）：

“”“

我很抱歉使用了图像，但我已经尝试了所有方法，无法通过堆栈溢出来发布代码。

我真的不明白为什么图像。重塑（image.shape[0]*image.shape[1]*image.shape[2]，1）可以将矩阵转换为向量

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感谢您的解释

图像

的形状为（H，W，C），表示H:高度，W:宽度和C:通道。例如，大小为256x256的RGB图像的形状为（256、256、3），并且它总共包含256*256*3个元素

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相同数量的元素可以存储在具有形状（256*256*3,1）的向量中。这就是

numpy.reformate

所做的。最终数组的形状中的元素数应与输入数组中的元素数相同。

啊，等等，但是。。。然后它的意思是[0]、[1]、[2]的图像。重塑（图像。形状[0]*图像。形状[1]*图像。形状[2]，1）？？？这意味着H的0，W的1和频道的2对吗？这个问题实际上与

机器学习

或

深度学习

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Argument:
image -- a numpy array of shape (length, height, depth)

Returns:
v -- a vector of shape (length*height*depth, 1)



return image.reshape(image.shape[0]*image.shape[1]*image.shape[2],1) # WHAT DOES THIS MEAN??