对ndarray进行resize

`ndarray` 在 NumPy 中代表一个 n 维数组，这是 Python 中用于数值计算的核心数据结构。如果你需要对 NumPy 数组的形状进行修改，即调整数组中数据的大小或结构，你可以使用 `resize` 方法或 `reshape` 方法。`resize` 方法会改变原数组的大小，而 `reshape` 方法则返回一个新的数组，原数组不变。

使用 `resize` 方法可以直接在原数组上操作，改变其形状和大小。需要注意的是，`resize` 方法要求新旧数组的总元素数量相同，否则会抛出错误。

下面是一个简单的例子来演示如何使用 `resize` 方法：

import numpy as np

# 创建一个3x3的数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 打印原始数组的形状
print("原始数组形状:", arr.shape)

# 使用resize方法改变数组的形状为(2, 4)
# 注意：原始数组有9个元素，新的形状(2, 4)也有9个元素
arr.resize(2, 4)

# 打印调整形状后的数组
print("调整形状后的数组:\n", arr)

执行上述代码，你会看到一个 3x3 的数组被调整为了 2x4 的数组。重要的是，无论你如何改变数组的形状，数组中元素的总量必须保持不变。