numpy reshape函数
    numpyreshape函数是python中处理矩阵数据最常用的函数之一，它可以按照指定的维度调整矩阵大小，帮助开发者实现矩阵数据处理，从而辅助完成一些更高级的数据处理功能。本文将详细介绍numpy reshape函数的使用方法，以及相关的技巧，以期达到更好的数据处理效果。
    1. 什么是numpy reshape函数
    Numpy reshape函数是numpy中非常重要的函数之一，它可以调整矩阵的维度，所谓维度是指矩阵中的每一维的长度。若矩阵的每一维的长度为m，则该矩阵的维度就是m。过调用numpy reshape函数，可以改变现有矩阵的形状，实现复杂的数据处理。
    2. numpy reshape函数的语法
    Numpy reshape函数的语法如下：
    [函数返回值] shape(入列表,的维度 )
    其中，输入列表为要进行调整大小的矩阵，新的维度为调整后的维度，该函数返回值为调整后的矩阵。
    3. numpy reshape函数的使用方法
    （1）调整数组形状：
    比如我们有一个原始数组，要将其调整为3×3的矩阵，可以借助numpy reshape函数完成，代码如下：
    import numpy
    arr_1d = numpy.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])  #义一个1维数组
    arr_2d = shape(arr_1d, (3,3))  #整为3x3的矩阵
    print(arr_2d)
    输出
    [[1,2,3],
    [4,5,6],
    [7,8,9]]
    （2）向量展开：
    有时候我们需要将向量展开为一维数组，可以使用numpy reshape函数将其调整为1维，如：
    arr_2d = numpy.array([[1,2],[3,4],[5,6]])  #义一个2维数组
    arr_1d = shape(arr_2d, (6,))  #整为1维的向量
    print(arr_1d)
    输出
    [1,2,3,4,5,6]
numpy 安装 教程
    4. numpy reshape函数的技巧
    （1）-1参数：
    若numpy reshape函数的新的维度参数中，有一个参数值为-1，则numpy会自动根据其他参数计算出该参数的值，如下：
    arr_1d = numpy.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])  #义一个1维数组
    arr_2d = shape(arr_1d, (3,-1))  #整为3x3的矩阵
    print(arr_2d)
    输出
    [[1,2,3],
    [4,5,6],
    [7,8,9]]
    （2）灵活使用：
    numpy reshape函数既可以将列表展开，又可以调整数组形状，使用方法灵活，可以根据实际的需要，调整形状来实现更高级的数据处理功能。
    5.语
    Numpy reshape函数是numpy中非常重要的函数，可以改变现有矩阵的形状，实现复杂的数据处理。本文介绍了numpy reshape函数的使用方法及相关技巧，希望能够帮助大家更好地使用该函数，以达到更好的数据处理效果。

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