标题中提到的“Numpy 改变数组维度的几种方法小结”，涉及到了Numpy库中用于修改数组形状的关键概念和函数。Numpy（Numerical Python）是一个开源的Python扩展库，它提供了强大的多维数组对象和一系列处理这些数组的工具。改变数组维度是数据分析和科学计算中常见的操作之一，用于适应不同数据结构的需求。
描述部分明确提到，文章内容来源于《Python数据分析基础教程：Numpy学习指南（第2版）》，旨在向读者介绍如何通过Numpy来改变数组的维度。这对于学习Numpy的初学者来说是一个很好的入门指南，因为它涵盖了Numpy数组操作的基础知识。
在提供的部分内容中，介绍了Numpy数组的几种改变维度的方法，包括reshape(), ravel(), flatten(), transpose(), 和resize()函数。下面详细阐述这些方法的具体知识：
1. reshape()函数：该函数用于将一个数组重新塑形为另一个维度的数组，前提是新旧维度的总元素个数必须相同。新数组和原数组在内存中可以共享数据，这样不会增加存储空间的需求。例如，使用reshape()可以将一维数组转换为二维数组。
2. ravel()函数：该函数与reshape()相似，但是它总是返回数组数据的连续副本。它通常用于获取数组的一维视图，而无需重新排列数据。该函数返回的是数组的一个扁平化视图，而非创建一个独立的副本，因此它非常节省内存。
3. flatten()函数：该函数功能与ravel()相似，但总是返回数组数据的一个副本，这意味着flatten()会请求分配新的内存来保存结果，而不像ravel()那样可能与原数组共享内存。
4. transpose()函数：此函数用于转置多维数组。转置操作意味着将数组的行和列交换，这在矩阵操作中非常常见，尤其是在线性代数计算中。在多维数组中，它可以根据参数中指定的新维度顺序来重新排列数组的轴。
5. resize()函数：此函数用于改变数组的形状并直接修改原数组。如果新形状与原数组的元素个数不匹配，则会引发ValueError。与reshape()不同，resize()会直接在原数组上进行修改，而不是返回一个新的数组。
在文章内容中，还提到了用元组设置维度的方法，这是直接通过提供一个正整数的元组来定义数组的新形状。这种做法直接改变了数组的形状，无需创建新的数组对象。
从技术角度来看，这些函数的实现基于Numpy数组对象的内部机制，包括数组的数据存储、内存布局（C顺序或Fortran顺序），以及数组的轴（dimensions）概念。在操作多维数组时，正确理解这些概念对于有效地使用Numpy库至关重要。
文章总结的Numpy改变数组维度的方法，从基础的reshape()到较为复杂的transpose()和resize()，都是数据分析和科学计算中不可或缺的工具。掌握这些方法，有助于在进行复杂的数据操作时更高效地处理数据结构。这些技能不仅限于数据分析师，对于工程师和研究人员在进行数值计算时也具有极高的实用价值。
