如何将shape为(1, 28, 28)的数组，外面添加两圈0，变为shape为（1,32,32）

可以使用numpy中的pad函数来实现。具体操作如下：

import numpy as np

# 创建一个 shape 为 (1, 28, 28) 的数组
arr = np.zeros((1, 28, 28))

# 对数组进行外部填充，每个维度填充2个0
arr_pad = np.pad(arr, ((0, 0), (2, 2), (2, 2)), 'constant', constant_values=0)

# 打印填充后的数组 shape
print(arr_pad.shape) # 输出 (1, 32, 32)

其中，第一个参数表示要进行填充的数组，第二个参数((0, 0), (2, 2), (2, 2))表示对每个维度进行填充，第一个维度不填充，第二个和第三个维度分别填充2个0。第三个参数表示填充的方式，这里采用常量填充，即用0进行填充。最后一个参数constant_values=0表示填充的值为0。

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arr.reshape(new shape) #该数组方法将直接修改原数组 arr.reshape(new shape) #该数组方法不改变原数组，将返回 个new shape维度的数组 arr.resize(new shape) #该数组方法不改变原数组，将返回 个new shape维度的数组 arr.resize(new shape) #该数组方法将直接修改原数组

根据描述，选项A的代码将直接修改原数组，并返回一个新的形状为 new shape 的数组；选项B的代码不改变原数组，而是返回一个新的形状为 new shape 的数组；选项C的代码同样不改变原数组，而是返回一个新的形状为 new shape 的数组；选项D的代码与选项A的描述相似，也是直接修改原数组。因此，答案是A和D。

input_shape输入一个一维数组

input_shape 接受一个表示输入数据形状的一维数组，例如，如果是一个二维图像数据，形状为 (height, width, channels)，那么 input_shape 就可以写成 (height, width, channels)，如果是一个一维时间序列数据，形状为 (timesteps, features)，那么 input_shape 就可以写成 (timesteps, features)。需要注意的是，input_shape 只需要指定输入数据的形状，不需要包含 batch_size 这一维度。例如，如果是一个四维图像数据，形状为 (batch_size, height, width, channels)，那么 input_shape 就可以写成 (height, width, channels)。