新数组的shape属性应该要与原来数组的一致，即新数组元素数量与原数组元素数量要相等。一个参数为-1时，那么reshape函数会根据另一个参数的维度计算出数组的另外一个shape属性值。
下面来举几个例子来理解一下：
>>> z = np.array([[1, 2, 3, 4],[5, 6, 7, 8],[9, 10, 11, 12],[13, 14, 15, 16]])
>>> print(z)
[[ 1 2 3 4]
[ 5 6 7 8]
[ 9 10 11 12]
[13 14 15 16]]
>>> print(z.shape)
(4, 4)
>>> print(z.reshape(-1))
[ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16]
>>> print(z.reshape(-1,1)) #我们不知道z的shape属性是多少，
#但是想让z变成只有一列，行数不知道多少，
#通过`z.reshape(-1,1)`，Numpy自动计算出有16行，
#新的数组shape属性为(16, 1)，与原来的(4, 4)配套。
[[ 1]
[ 2]
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[ 4]
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[10]
[11]
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[15]
[16]]
>>> print(z.reshape(2,-1))
[[ 1 2 3 4 5 6 7 8]
[ 9 10 11 12 13 14 15 16]]关于reshape函数的具体介绍请看numpy.reshape
numpy.reshape（重塑）
给数组一个新的形状而不改变其数据
numpy.reshape(a, newshape, order=’C’)
参数：
a：array_like
要重新形成的数组。
newshape：int或tuple的整数
新的形状应该与原始形状兼容。如果是整数，则结果将是该长度的1-D数组。一个形状维度可以是-1。在这种情况下，从数组的长度和其余维度推断该值。
order：{'C'，'F'，'A'}可选
使用此索引顺序读取a的元素，并使用此索引顺序将元素放置到重新形成的数组中。'C'意味着使用C样索引顺序读取/写入元素，最后一个轴索引变化最快，回到第一个轴索引变化最慢。'F'意味着使用Fortran样索引顺序读取/写入元素，第一个索引变化最快，最后一个索引变化最慢。注意，'C'和'F'选项不考虑底层数组的内存布局，而只是参考索引的顺序。'A'意味着在Fortran类索引顺序中读/写元素，如果a 是Fortran 在内存中连续的，否则为C样顺序。
返回：
reshaped_array：ndarray
如果可能，这将是一个新的视图对象; 否则，它将是一个副本。注意，不能保证返回数组的内存布局（C-或Fortran-连续）。
数组切片返回值的不同
如取出倒数第二列 train_array[:,-2:-1]与train_array[:,-2]（假如train_array为9行5列）都能取出倒数第二列，但是
train_array[:,-2:-1]返回值为9行1列，train_array[:,-2]返回值看起来为1行9列，单reshape出来的结构为（9，）print(train_array[:,:-1],train_array[:,-2])
print(train_array[:,-2:-1].shape,train_array[:,-1].shape)输出结果：
train_array[:,-2].reshape(-1,1)可以将其行列结构变为（9，1）而不是（9，）