Python 将三维矩阵转换为特征向量

所以我有形状的数据（1005000）

基本上，它是一个100×100像素的图像，每个（x，y）像素都有一些光谱向量。。 所以，数据是格式化的

     [ [ [ 0, 0.2.....],[0.1,0.3.....].. and so on]]

当我们这样做时，d[0][0][0]对应于图像中的（0,0）像素，光谱值为0

现在，我想在其中运行kmeans算法。。这就是背景

要运行kmeans，我想将其转换为特征向量。。作为

[0,0,0]
[0,0,0.2]
and so on..

是否有一种“python”方法来进行此转换。我猜应该有一些numpy重塑方法可以很容易地实现这一点，而不是编写我试图避免的三个for循环

使用numpy重塑，例如

其中

m

和

n

是数组

a

a.reshape((m,n))