维度确定
规则为从前到后，参数由外到内，由行到列
- values.reshape(2,3) 表示二行三列(2,3)
- values.reshape(4,2,3) 表示四个(2,3),四个两行三列
- values.reshape(5,4,2,3) 表示五个(4,2,3)
reshape本质理解
实际上numpy多维数组变化维度时，内存数据没有变化，只是有一个shape参数指明维度即可
- 每次变化维度的过程可以理解为先将维度还原到(参考：维度确定)一维数组，然后再转化成制定的目标维度
- 返回的是新对象，但是新老对象数据共享，只有shape等内部属性不一样，所以reshape操作不浪费内存，也不耗费时间，但是需要注意数据共享可能造成的误操作
- 测试说明： 使用DataFrame.values.reshape()生成的新对象内存数据不共享
特殊参数 “-1“
用于智能补齐某一维度，只能有一个参数为-1
- 除了
-1参数外，其余的部分一定要能够被整除 -1本身占用一个维度- 假设一维数组维度为12
- (-1, 2) <==> (6, 2) <==> (6, -1)
- (-1) <==> (12)