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首先，NumPy是Python中常用的数学计算库，它提供了丰富的数学函数和数据结构，并能对数组或矩阵进行高效的数值计算和操作。

在NumPy中，对矩阵扁平化可以使用flatten()和ravel()两个函数。这两个函数的区别在于，flatten()函数返回一个副本，而ravel()函数返回一个视图。

下面给出两条示例说明。

1. 使用flatten()函数扁平化矩阵

import numpy as np

# 定义一个二维矩阵
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 使用flatten()函数扁平化矩阵
flatten_matrix = matrix.flatten()

print("原矩阵:\n", matrix)
print("扁平化后的矩阵:\n", flatten_matrix)

输出结果：

原矩阵:
 [[1 2]
 [3 4]]
扁平化后的矩阵:
 [1 2 3 4]

可以看到，flatten()函数将原来的二维矩阵扁平化为一个一维数组。

1. 使用ravel()函数扁平化矩阵

import numpy as np

# 定义一个二维矩阵
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 使用ravel()函数扁平化矩阵
ravel_matrix = matrix.ravel()

print("原矩阵:\n", matrix)
print("扁平化后的矩阵:\n", ravel_matrix)

输出结果：

原矩阵:
 [[1 2]
 [3 4]]
扁平化后的矩阵:
 [1 2 3 4]

与flatten()函数相同，ravel()函数也将原来的二维矩阵扁平化为一个一维数组。不同的是，ravel()函数返回一个视图，修改视图中的值会改变原矩阵。

在实际使用中，可以根据实际需求选择使用flatten()函数还是ravel()函数进行矩阵扁平化操作。