通过索引可以修改python的列表，numpy数组同样支持该操作，除此之外，我们还可以对数组的维度进行修改，这个是python列表无法支持的。

1. 根据索引修改numpy数组里的元素

import numpy as np
array_1 = np.ones(2)
print(array_1)      # [1. 1.]
array_1[0] = 100
print(array_1)      # [100.   1.]
array_2 = np.zeros((3, 4))
print(array_2)
array_2[2][2] = 100
print(array_2)
我在程序里，通过索引对数组里的元素进行修改，程序输出结果
[1. 1.]
[100.   1.]
[[0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]]
[[  0.   0.   0.   0.]
 [  0.   0.   0.   0.]
 [  0.   0. 100.   0.]]
2. 使用reshape函数修改numpy数组的维度
我先创建一个拥有12个元素的一维ndarray，然后使用reshape方法将数组的维度修改为(3, 4)， 数组从一维变成了二维， 最后使用reshape方法将数组的维度修改为(12, )， 从二维降为一维。
强调一点，所谓修改数组的维度，并不是修改原数组，而是返回一个新的数组。
import numpy as np
array = np.arange(12)
print(array)
array = array.reshape((3, 4))       # 1维变2维
print(array)
array = array.reshape((12, ))       # 2维变1维
print(array)
程序输出结果
[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11]
[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]
[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11]
3. 给数组增加新的轴（维度）
给数组增加新的轴（维度），有两种方法，一种是使用np.newaxis增加维度，一种是np.expand_dims增加维度，它们可以让一维数组变成二维数组，二维变三维，以此类推。
3.1 np.newaxis
import numpy as np
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
array = array[:, np.newaxis]
print(array)
print(array.shape)
array最初被创建为一维数组，添加了一个新的轴，变成了二维数组，程序输出结果
(6, 1)
np.newaxis 加入的位置不同，生成的二维数组的维度也会不同，上面的例子二维数组的维度是(6, 1)， 6行1列，下面的例子，我将生成一个1行6列的二维数组
import numpy as np
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
array = array[np.newaxis, :]
print(array)
print(array.shape)
程序输出结果
[[1 2 3 4 5 6]]
(1, 6)
3.2 np.expand_dims
使用和3.1 相同的例子，先生成一个6行1列的二维数组
import numpy as np
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
array = np.expand_dims(array, axis=1)
print(array)
print(array.shape)
(6, 1)
如果让参数axis的值为0，则生成一个1行6列的二维数组
import numpy as np
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
array = np.expand_dims(array, axis=0)
print(array)        # [[1 2 3 4 5 6]]
print(array.shape)  # (1, 6)