shape是數(shù)組array的 屬性 ；reshape()是數(shù)組array的 方法
shape屬性可以獲得當(dāng)前array的形狀：
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) # 一維數(shù)組
print(a.shape) # 值為(8,)
print(a.shape[0]) # 值為8，因?yàn)橛?個(gè)數(shù)據(jù)
# print(a.shape[1]) # IndexError: tuple index out of range
a = np.array([[1, 2, 3, 4],[5, 6, 7, 8]]) # 二維數(shù)組
print(a.shape) # 值為(2, 4)
print(a.shape[0]) # 值為2，最外層矩陣有2個(gè)元素，2個(gè)元素還是矩陣。
print(a.shape[1]) # 值為4，內(nèi)層矩陣有4個(gè)元素。
# print(a.shape[2]) # IndexError: tuple index out of range
y = np.zeros((2, 3, 4, 5))
print(y.shape) # 值為(2, 3, 4, 5)
print(y)
y = np.zeros((2, 3, 4, 5))運(yùn)行結(jié)果：
reshape()方法用于改變數(shù)組的形狀(數(shù)組的形狀會改變，但是數(shù)組中的值不會改變)：
變成的新形狀中所包含的元素個(gè)數(shù)必須符合原來元素個(gè)數(shù)。如果數(shù)組元素發(fā)生變化的時(shí)候，就會報(bào)錯(cuò)：
reshape()函數(shù)生成的新數(shù)組和原始數(shù)組公用一個(gè)內(nèi)存，也就是說，不管是改變新數(shù)組還是原始數(shù)組的元素，另一個(gè)數(shù)組也會隨之改變：
當(dāng)不知道某一個(gè)維度值為多大時(shí)，可以使用-1：
-1只能使用一次，否則會報(bào)錯(cuò)（有多種輸出可能）：
參考：
- https://blog.csdn.net/qq_28618765/article/details/78083895
- https://blog.csdn.net/u010916338/article/details/84066369
- https://blog.csdn.net/m0_37592397/article/details/78695318
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