#NumPy数组的属性T可用于获取矩阵的转置
print('转置前：
',data12)
print('转置后：
',data12.T)

转置前：
 [[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]
转置后：
 [[1 3 5]
 [2 4 6]]

#在较为复杂的用例中，可能需要使用NumPy的reshape()方法改变某个矩阵的维度
data13 = np.array([1,2,3,4,5,6])
print('重构前：
',data13)
print('重构后：
',data13.reshape(2,3))
print('重构后：
',data13.reshape(3,2))

重构前：
 [1 2 3 4 5 6]
重构后：
 [[1 2 3]
 [4 5 6]]
重构后：
 [[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]

#上文中的所有功能都适用于多维数据,其中心数据结构称为ndarray（N维数组）
data14 = np.array([[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]]])
print(data14)
print('-'*20)
#改变维度只需在NumPy函数的参数中添加一个逗号和维度
print(np.ones((4,3,2)))
print('-'*20)
print(np.zeros((4,3,2)))
print('-'*20)
print(np.random.random((4,3,2)))

[[[1 2]
  [3 4]]

 [[5 6]
  [7 8]]]
--------------------
[[[1. 1.]
  [1. 1.]
  [1. 1.]]

 [[1. 1.]
  [1. 1.]
  [1. 1.]]

 [[1. 1.]
  [1. 1.]
  [1. 1.]]

 [[1. 1.]
  [1. 1.]
  [1. 1.]]]
--------------------
[[[0. 0.]
  [0. 0.]
  [0. 0.]]

 [[0. 0.]
  [0. 0.]
  [0. 0.]]

 [[0. 0.]
  [0. 0.]
  [0. 0.]]

 [[0. 0.]
  [0. 0.]
  [0. 0.]]]
--------------------
[[[0.37593802 0.42651876]
  [0.74639264 0.19783467]
  [0.787414   0.63820259]]

 [[0.84871262 0.46467497]
  [0.54633954 0.4376995 ]
  [0.71988166 0.9306682 ]]

 [[0.6384108  0.74196991]
  [0.73857164 0.38450555]
  [0.68579442 0.64018511]]

 [[0.60382775 0.35889667]
  [0.8625612  0.86523028]
  [0.83701853 0.08289658]]]