若上述Ph为（849，849，54）的.mat图像数据，想得到一个两列的.asc数据（其中一列是像元，一行是一个波段的反射率），怎么用上述代码实现呢？

可以按照以下步骤进行：

1.使用scipy.io.loadmat()函数读取.mat文件，得到一个字典类型的变量，其中包含图像数据。

2.将图像数据转换为一个numpy数组。

3.将数组转置，这样每一行就对应一个像元，每一列对应一个波段。

4.将数组保存为一个.asc格式的文件，可以使用numpy.savetxt()函数实现。

具体的代码如下所示：

import scipy.io
import numpy as np

# 读取.mat文件
data = scipy.io.loadmat('filename.mat')

# 获取图像数据
image_data = data['Ph']

# 将图像数据转换为numpy数组
array_data = np.array(image_data)

# 转置数组
array_data = array_data.transpose((2, 0, 1))
array_data = array_data[:, 16:44, :].reshape(array_data.shape[0], -1)

# 在第一列插入波长值列
wavelength = np.arange(0.23, 3.0, 0.01)
array_data = np.insert(array_data, 0, wavelength, axis=1)

# 保存为.asc文件
np.savetxt('filename.asc', array_data, delimiter='\t')

在上述代码中，我们使用了`np.transpose()`函数对图像数据进行转置操作，然后使用`reshape()`函数将图像数据变形为一个二维矩阵。这个二维矩阵的每一行对应一个像元，每一列对应一个波段的反射率。

接着，我们使用`np.insert()`函数在矩阵的第一列插入一个波长值列，这里的波长值是在0.23到3.0之间以0.01为步长生成的一个等差数列。

最后，我们使用`np.savetxt()`函数将处理后的数据保存为.asc格式的文件。