以下是一个示例代码，可以实现按照特定大小的小矩阵展开矩阵的功能：

import numpy as np

def unfold_matrix(matrix, m, n):
    rows, cols = matrix.shape
    unfolded_matrix = []
    for i in range(0, rows, m):
        for j in range(0, cols, n):
            sub_matrix = matrix[i:i+m, j:j+n]
            unfolded_matrix.append(sub_matrix.flatten())
    return np.array(unfolded_matrix)

# 例子
matrix = np.array([[1, 2, 3, 4],
                   [5, 6, 7, 8],
                   [9, 10, 11, 12],
                   [13, 14, 15, 16]])

m = 2  # 小矩阵的行数
n = 2  # 小矩阵的列数

unfolded_matrix = unfold_matrix(matrix, m, n)
print(unfolded_matrix)

输出结果为：

[[ 1  2  5  6]
 [ 3  4  7  8]
 [ 9 10 13 14]
 [11 12 15 16]]

在这个示例中，我们定义了一个unfold_matrix函数，它接受一个矩阵、小矩阵的行数和列数作为参数。函数使用两层循环来遍历矩阵，每次取出大小为m x n的子矩阵，并将其展平为一维数组。最后，将所有展平后的子矩阵组合成一个新的矩阵返回。

在例子中，我们使用一个4x4的矩阵，并指定小矩阵的大小为2x2。函数将整个矩阵展开为4个2x2的子矩阵，并将其展平为一维数组。最终的结果是一个4x4的矩阵，其中每个元素都是一个展开后的子矩阵。