要扁平化一个矩阵，即将其转化为一个一维数组。在Python中，可以使用NumPy库来实现这一操作。
下面是使用NumPy在Python中扁平化矩阵的完整攻略：
1.导入NumPy库
在Python中，可以使用以下代码导入NumPy库：
import numpy as np
2.创建矩阵
在此示例中，我将使用以下矩阵作为示例：
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
3.使用ravel()方法扁平化矩阵
在NumPy中，可以使用ravel()方法将矩阵扁平化为一维数组。以下是使用ravel()方法将上述矩阵扁平化为一维数组的代码：
flatten_matrix = matrix.ravel()
4.使用reshape()方法重塑矩阵
如果需要将一维数组重新转换为原始矩阵，可以使用reshape()方法。以下是使用reshape()方法将上述扁平化数组转换为原始矩阵的代码：
reshaped_matrix = flatten_matrix.reshape((3, 3))
因此，上述代码将矩阵扁平化为一维数组并将其转换回原始矩阵。
以下是另一条示例说明，其中使用的是高维矩阵：
1. 创建高维矩阵
假设有一个3维矩阵，代码如下：
high_dim_matrix = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
2. 使用flatten()方法扁平化高维矩阵
使用NumPy中的flatten()方法，将最高维度的元素进行连接得到一维数组，代码如下：
flatten_high_dim_matrix = high_dim_matrix.flatten()
3. 使用ravel()方法扁平化高维矩阵
同样也可以使用NumPy中的ravel()方法，将最高维度的元素进行连接得到一维数组，代码如下：
flatten_high_dim_matrix = high_dim_matrix.ravel()
4. 使用reshape()方法重塑扁平化矩阵
使用reshape()方法，可以将一维数组重新转换为原始矩阵，代码如下：
reshaped_high_dim_matrix = flatten_high_dim_matrix.reshape((2, 2, 2))
以上的示例说明涉及到了高维矩阵的扁平化操作。
总结：
使用NumPy，在Python中将矩阵扁平化的步骤包括导入NumPy库、创建矩阵，并使用ravel()方法或flatten()方法进行扁平化操作。如果需要将一维数组转换回原始矩阵，则可以使用reshape()方法。