數組新的shape屬性應該要與原來的配套，如果等於-1的話，那么Numpy會根據剩下的維度計算出數組的另外一個shape屬性值。舉幾個例子或許就清楚了，有一個數組z，它的shape屬性是(4, 4)
numpy.reshape(a, newshape, order=’C’)
a：array_like
要重新形成的數組。
newshape：int或tuple的整數
新的形狀應該與原始形狀兼容。如果是整數，則結果將是該長度的1-D數組。一個形狀維度可以是-1。在這種情況下，從數組的長度和其余維度推斷該值。
order：{'C'，'F'，'A'}可選
使用此索引順序讀取a的元素，並使用此索引順序將元素放置到重新形成的數組中。'C'意味着使用C樣索引順序讀取/寫入元素，最后一個軸索引變化最快，回到第一個軸索引變化最慢。'F'意味着使用Fortran樣索引順序讀取/寫入元素，第一個索引變化最快，最后一個索引變化最慢。注意，'C'和'F'選項不考慮底層數組的內存布局，而只是參考索引的順序。'A'意味着在Fortran類索引順序中讀/寫元素，如果a 是Fortran 在內存中連續的，否則為C樣順序。