numpy
5.改变数组的维度
5.1 使用reshape()
通过reshape方法可以将一维数组变成二维数组、三维或者多维数组，也可以通过reshape方法将多维数组变成一维
①一维数组转换为二维数组
a=np.arange(1,13)
#将一维数组进行转换
#注意点：元素个数不可以变
#转换维度要保持一致，不一致就异常！！！
aa=a.reshape(2,6)
②一维数组转换为三维数组
aaa=a.reshape(2,3,2)
③二维数组转化为一维数组
#知道元素个数：
aa.reshape(12)
#不知道元素个数，参数传递-1
aa.reshape(-1)
④三维数组转换为一维数组
aaa.reshape(-1)
5.2 使用revel()转换为一维数组
aa=np.arange(1,13).reshape(2,6)#转换为2行6列的数组
aa.revel()
#结果：
#array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
5.3 使用flatten()转换为一维数组
aa=np.arange(1,13).reshape(2,6)
aa.flatten()
#结果：
#array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
5.4 使用resize()
改变数组的维度还可以直接设置numpy数组的shape属性（元组类型）
通过resize方法可以改变数组的维度
#resize修改数组维度
#以元组的形式指定形状
#改变的是原数组
a=np.arange(1,13)
a.shape=(2,6)#改变了原数组
a=resize((12))
#结果：
#array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
a.resize((6,2))
#结果：
'''
array([[ 1, 2],
[ 3, 4],
[ 5, 6],
[ 7, 8],
[ 9, 10],
[11, 12]])
'''
5.5 使用数组shape属性修改
改变了原数组
a=np.arange(1,13)
a.shape=(2,6)
#结果：
'''
array([[ 1, 2, 3, 4, 5, 6],
[ 7, 8, 9, 10, 11, 12]])
'''
5.6 重要比较：
口诀：NumPy 函数要么用 shape，要么用 size，创建结构用 shape，造数据用 size
