numpy.reshape（重塑）
给数组一个新的形状而不改变其数据
numpy.reshape(a, newshape, order='C')参数：
a：array_like
要重新形成的数组。
newshape：int或tuple的整数
新的形状应该与原始形状兼容。如果是整数，则结果将是该长度的1-D数组。一个形状维度可以是-1。在这种情况下，从数组的长度和其余维度推断该值。
order：{'C'，'F'，'A'}可选
使用此索引顺序读取a的元素，并使用此索引顺序将元素放置到重新形成的数组中。'C'意味着使用C样索引顺序读取/写入元素，最后一个轴索引变化最快，回到第一个轴索引变化最慢。'F'意味着使用Fortran样索引顺序读取/写入元素，第一个索引变化最快，最后一个索引变化最慢。注意，'C'和'F'选项不考虑底层数组的内存布局，而只是参考索引的顺序。'A'意味着在Fortran类索引顺序中读/写元素，如果a 是Fortran 在内存中连续的，否则为C样顺序。
返回：
reshaped_array：ndarray
如果可能，这将是一个新的视图对象; 否则，它将是一个副本。注意，不能保证返回数组的内存布局（C-或Fortran-连续）。
样例（转载）：
1.引入numpy，名称为np
2.接下来创建一个数组a，可以看到这是一个一维的数组
3.使用reshape()方法来更改数组的形状，可以看到看数组d成为了一个二维数组
4.通过reshape生成的新数组和原始数组公用一个内存，也就是说，假如更改一个数组的元素，另一个数组也将发生改变
5.同理还可以得到一个三维数组
6.形状变化的原则是数组元素不能发生改变，比如这样写就是错误的，因为数组元素发生了变化
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这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。
一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。
另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？
更新日志
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