numpy の ravel 、日本語だと "ラベル" って発音になっちゃって
"label" と混同しちゃいがちですが、正しくは "ravel" です。
で、 ravel の意味は "ほどく" とか "ほぐす" といった意味があります。
行列をほぐして一列にするみたいなイメージでしょうか。おもしろいですね。
せっかくなので ravel の使用例を見てみましょう。
ついでに ravel と動作が似ている flatten も見てみましょう。
ravel の使用例
a = np.array(([1, 2], [3, 4]))
# array([[1, 2],
# [3, 4]])
a.ravel()
# array([1, 2, 3, 4])
a.flatten()
# array([1, 2, 3, 4])
ravel と flatten の違い
簡単に言うと、 ravel は参照渡しで flatten は値渡しです。
使う際は基本的に ravel でいいと思います。
詳しくは以下のサイトがよくまとまっていました。
Differences between Flatten() and Ravel() | Numpy
a.ravel（）：
（i）元の配列の参照/ビューのみを返す
（ii）配列を変更すると、元の配列の値も変化することがわかります。
（iii）Ravelはメモリを占有しないため、flatten（）より高速です。
（iv）Ravelはライブラリレベルの関数です。
a.flatten（）：
（i）元の配列のコピーを返す
（ii）この配列の値を変更した場合、元の配列の値は影響を受けません。
（iii）Flatten（）は、メモリを占有するため、ravel（）よりも比較的低速です。
（iv）Flattenはndarrayオブジェクトのメソッドです。