python - 如何将3 dim numpy数组减少为2 dim

我正在尝试将3 dim numpy数组简化为2 dim数组，但是除了将其放入for循环外别无选择，这需要太多时间。以下是我的代码段。 train_dataset是形状的3维数组（200000,28,28），我想通过将28 x 28数组分别堆叠200,000次将其转换为2个暗淡的形状数组（5600000,28）。但是下面的代码花费了太多时间。有人可以请教吗

train_data = np.empty([28,28])
for i in range(train_dataset.shape[0]):
     train_data=np.append(train_data,train_dataset[i,:,:],axis=0)

最佳答案

您可以使用reshape函数，该函数可将一个预定义形状的数组重新定形为具有给定尺寸的另一个数组。
例：

train_data = numpy.reshape（train_dataset，（4800000，28））

我想那会做的。