具体要如何使用np.reshape() 函数来改变img_power的形状

可以使用 `np.reshape()` 函数来改变 `img_power` 的形状，使得它可以和 `psf_power` 进行广播。具体的做法是，将 `img_power` 的形状改为 `(1024, 1, 2800)` 或者 `(1, 1024, 2800)`，这样就可以在第二个维度上进行广播了。具体的代码如下：

import numpy as np

# 假设 img_power 的形状为 (1024, 2800)
img_power = np.random.randn(1024, 2800)

# 假设 psf_power 的形状为 (3, 3)
psf_power = np.random.randn(3, 3)

# 假设 K 的值为 1
K = 1

# 将 img_power 的形状改为 (1024, 1, 2800)
img_power_reshaped = np.reshape(img_power, (1024, 1, 2800))

# 计算 snr
snr = img_power_reshaped / (psf_power + K)

在上面的代码中，使用 `np.reshape()` 函数将 `img_power` 的形状改为 `(1024, 1, 2800)`，然后将其和 `(3, 3)` 的 `psf_power` 进行相加，得到一个新的数组，然后通过广播计算 `snr`。由于 `img_power_reshaped` 的形状在第二个维度上是1，因此可以和 `(3, 3)` 的 `psf_power` 进行广播计算。