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在NumPy中，reshape函数用于改变数组的形状。
使用reshape函数的语法如下：
numpy.reshape(arr, newshape, order='C') 其中，arr是要改变形状的数组，newshape是一个整数或整数元组，用于指定新数组的形状。order参数可选，默认为’C’，表示按行读取数组元素。
以下是一些使用reshape函数的示例：
import numpy as np # 创建一个1维数组，并将其形状改变为2x2的矩阵 arr1 = np.array([1, 2, 3, 4]) arr2 = np.reshape(arr1, (2, 2)) print(arr2) # 输出： # [[1 2] # [3 4]] # 创建一个2x2的矩阵，并将其形状改变为1维数组 arr3 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) arr4 = np.reshape(arr3, (4,)) print(arr4) # 输出： # [1 2 3 4] # 创建一个3x4的矩阵，并将其形状改变为4x3的矩阵 arr5 = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]) arr6 = np.reshape(arr5, (4, 3)) print(arr6) # 输出： # [[ 1 2 3] # [ 4 5 6] # [ 7 8 9] # [10 11 12]] 注意，reshape函数并不改变原始数组的形状，而是返回一个改变形状后的新数组。如果你希望改变原始数组的形状，可以使用resize函数。
