Как можно быстрее изменить структуру данных массива в библиотеке numpy?

Для быстрого изменения структуры данных массива в библиотеке numpy можно воспользоваться функцией reshape(), которая позволяет изменять форму массива без изменения его данных. Например, чтобы изменить одномерный массив в двумерный массив с помощью reshape(), можно использовать следующий код:

```python
import numpy as np

arr = np.arange(10) # создаем одномерный массив с элементами от 0 до 9
arr_reshaped = arr.reshape((2, 5)) # изменяем форму массива на двумерный с 2 строками и 5 столбцами
```

Чтобы улучшить код для конвертирования массива изображения из формата RGB в десятичный формат без использования двойного цикла, можно воспользоваться функцией np.dot(), которая позволяет умножать два массива. Для преобразования каждого пикселя изображения из RGB в десятичное число можно использовать следующий код:

```python
import numpy as np

# предположим, что image - это трехмерный массив, в котором каждый пиксель представлен в формате RGB
# например, image.shape = (height, width, 3)

# создаем массив коэффициентов для преобразования из RGB в десятичный формат
coefficients = np.array([65536, 256, 1])

# умножаем каждый пиксель изображения на массив коэффициентов и суммируем результат
decimal_image = np.dot(image, coefficients)
```

Этот код позволит сконвертировать каждый пиксель изображения из формата RGB в десятичное число быстро и эффективно, без использования двойного цикла.

CUDA это хорошо. Вот еще Питончик. Прошу прощения за scala-style. Рука машинально typetags пишет... 
 
from PIL import Image
import numpy as np

img : PIL.PngImagePlugin.PngImageFile = Image.open("pic-001.png")

if img.mode != 'RGB':
  img = img.convert('RGB')

img_data : np.ndarray = np.array(img)

width : int  = img_data.shape[0]
height : int = img_data.shape[1]

dest_data : np.ndarray = np.zeros((width, height), dtype=np.uint32)

for y in range(0, height):
  for x in range(0, width):
    pixel : np.ndarray = img_data[x,y]
    color : int = pixel[0] << 16 + pixel[1] << 8 + pixel[2]
    dest_data[x,y] = color