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：
- 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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