numpy数组如何降维

在NumPy中，可以使用reshape()方法来改变数组的形状，从而降低数组的维度。reshape()方法可以将一个多维数组转换为一个一维数组，或将一个N维数组转换为一个M维数组，只要保证N x M = 数组的元素总数即可。

例如，将一个二维数组降为一维数组：

import numpy as np

# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# 将二维数组转换为一维数组
arr = arr.reshape(-1)

print(arr)

输出：

[1 2 3 4 5 6]

将一个三维数组降为二维数组：

import numpy as np

# 创建一个三维数组
arr = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])

# 将三维数组转换为二维数组
arr = arr.reshape(-1, 2)

print(arr)

输出：

[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]
 [7 8]]

在reshape()方法中，可以使用-1来表示自动计算数组的维度大小。例如，在将一个二维数组转换为一维数组时，可以使用```arr.reshape(-1)```，在将一个三维数组转换为二维数组时，可以使用```arr.reshape(-1, 2)```。