reshape

关于reshape的理解： numpy.arange(n).reshape(a, b) 依次生成n个自然数，并且以a行b列的数组形式显示
理论： mat (or array).reshape(c, -1) 必须是矩阵格式或者数组格式，才能使用 .reshape(c, -1) 函数， 表示将此矩阵或者数组重组，以 c行d列的形式表示 arr.shape # (a,b) arr.reshape(m,-1) #改变维度为m行、d列 （-1表示列数自动计算，d= ab /m ） arr.reshape(-1,m) #改变维度为d行、m列 （-1表示行数自动计算，d= ab /m ） -1的作用就在此: 自动计算d：d=数组或者矩阵里面所有的元素个数/c, d必须是整数，不然报错） //-- -1就是未知数，也就是总的数量除以另一个已知量
更容易理解的例子： z = np.array([[1, 2, 3, 4], [5

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