将Numpy数组的第3维分配给1D数组的Python方法

Question

我正在尝试将已转换为3D numpy数组的图像展平为三个单独的1D数组，分别代表RGB通道。

图像数组的形状是（高度，宽度，RGB），并且我尝试用索引切片和解压缩来仅返回第3维值是徒劳的。

理想情况下，三个独立的数组代表每个RGB通道，

示例：

print(image)
[
[ [56, 6, 3], [23, 32, 53], [27, 33, 56] ],
[ [57, 2, 3], [23, 246, 49], [29, 253, 58] ]
]


red_channel, green_channel, blue_channel = get_third(image)
print(red_channel)
[56, 23, 27, 57, 23, 29]

我曾经考虑过使用嵌套的for循环在前两个维度上进行迭代，然后将每个RGB数组添加到列表中，否则将其添加到列表中，但是据我了解，这既效率低下又有点费劲

谢谢！

编辑

说明：通过解压缩，我的意思是在zip函数中使用星号运算符（*），如下所示：

zip(*image)

同样要澄清的是，我不打算保留宽度和高度，我只想基本上只展平并返回数组的3D维度。

Answer 1

red_channel, green_channel, blue_channel = np.transpose(np.reshape(image, (-1, 3)))