python之如何将 3 暗淡的 numpy 数组减少到 2 暗淡

我正在尝试将 3 dim numpy 数组减少为 2 dim 数组，但除了将其放入 for 循环之外想不出其他方法，这会花费太多时间。下面是我的代码片段。 train_dataset 是一个 3 维形状数组 (200000,28,28)，我想通过将 28 x 28 数组中的每一个堆叠 200,000 次，将其转换为一个 2 维形状数组 (5600000,28)。但是下面的代码花费了太多时间。有人可以请教

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) 

请您参考如下方法:

您可以使用 reshape 函数，将一个预定义形状的数组重新整形为具有给定维度的另一个数组。 示例:

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

我想这样就可以了。