shape是數組array的 屬性 ；reshape()是數組array的 方法

shape屬性可以獲得當前array的形狀：

            
              import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])  # 一維數組
print(a.shape)  # 值為(8,)
print(a.shape[0])  # 值為8，因為有8個數據
# print(a.shape[1])  # IndexError: tuple index out of range

a = np.array([[1, 2, 3, 4],[5, 6, 7, 8]])  # 二維數組
print(a.shape)  # 值為(2, 4)
print(a.shape[0])  # 值為2，最外層矩陣有2個元素，2個元素還是矩陣。
print(a.shape[1])  # 值為4，內層矩陣有4個元素。
# 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))運行結果：

reshape()方法用于改變數組的形狀(數組的形狀會改變，但是數組中的值不會改變)：

變成的新形狀中所包含的元素個數必須符合原來元素個數。如果數組元素發生變化的時候，就會報錯：

reshape()函數生成的新數組和原始數組公用一個內存，也就是說，不管是改變新數組還是原始數組的元素，另一個數組也會隨之改變：

當不知道某一個維度值為多大時，可以使用-1：

-1只能使用一次，否則會報錯（有多種輸出可能）：

參考：

1. https://blog.csdn.net/qq_28618765/article/details/78083895
2. https://blog.csdn.net/u010916338/article/details/84066369
3. https://blog.csdn.net/m0_37592397/article/details/78695318