.
----
>>> a = np.array([[1,2], [3,4]])
>>> a.flatten() # 默认参数为"C"，即按照行进行重组
array([1, 2, 3, 4])
>>>...(1, 7).reshape(2, 3)
>>> x
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
>>> x.flat[3] # 返回重组后的一维数组下标为3的元素
4
>...= 3 # 将数组的元素均变为3
>>> x
array([[3, 3, 3],
[3, 3, 3]])
>>> x.flat[[1,4]] = 1 # 将数组重组后的一维数组小标为1,4...0, 1, 2, 3]])
>>> b.resize(2,4)
array([[0, 1, 2, 3],
[0, 0, 0, 0]])
请注意上述两者之间的区别，numpy.resize重组数据不够时...，使用原数据依次填补；ndarray.resize重组数据不够时，使用原数据第一个元素填补。
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