给定一个NumPy数组arr，其形状为(4, 5)。你想要将其大小调整为3行，并保持列数尽可能多且不丢失任何数据。以下哪个方法是最佳选择？

对于给定的NumPy数组 `arr`，其形状为 `(4, 5)`，如果你想要将其调整为 3 行而不丢失数据，可以考虑沿着数组的最短维度（高度，因为这里是 (4, 5) 的第一个数字 4 小于第二个数字 5）进行堆叠或者截断。

**最优选择：**
- **堆叠（stacking）** 如果你希望每行包含完整的原始数据，可以使用 `np.hstack` 或 `numpy.vstack` 合并两行数据，然后再按需添加一行填充值（如果需要）。但是，这通常不是首选，因为可能会引入额外的填充数据。

**次优选择：**
- **截断（truncation）** 使用 `numpy.ndarray.reshape` 方法，将数组从 (4, 5) 转换为 (3, -1)，其中 `-1` 表示 NumPy 自动计算列数以保持总元素不变。这会保留完整的列，但最后一行可能会有剩余的空间。

由于题目强调了“尽可能多且不丢失任何数据”，而堆叠通常意味着增加新的元素，因此最好的选择通常是次优选择，即截断数组。以下是截断的Python代码示例：

import numpy as np

# 假设 arr 是你的 (4, 5) 数组
arr = np.random.rand(4, 5)  # 用实际数据替换这里

# 截断数组
reshaped_arr = arr[:3, :]