numpy使用不同方法初始化array数组，使用加减法然后reshape它的纬度

在NumPy库中，你可以使用多种方法初始化`ndarray`数组。这里列举几种常见的方法：

1. **直接创建**：

   import numpy as np
   arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])  # 创建一维数组

2. **通过列表嵌套**：

   arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])  # 创建二维数组

3. **使用特定值填充**：

   arr = np.full((3, 3), 5)  # 全部元素填充值为5

4. **从其他数据类型转换**：

   list_data = [[1, 2], [3, 4]]  # 列表转数组
   arr = np.array(list_data)

对于加减法操作，NumPy数组支持基本的数学运算，如：

arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 加法
sum_arr = arr1 + arr2

# 减法
diff_arr = arr1 - arr2

之后，如果你想要改变数组的维度（即reshape），可以这样做：

reshaped_arr = sum_arr.reshape(4, 1)  # 变成新的形状，例如一维数组包含四个元素