在Python中，使用NumPy庫可以方便地對數組進行形狀變換。以下是一些常用的方法：

1. reshape：reshape函數允許你改變數組的形狀，但元素總數必須保持不變。語法如下：

   numpy.ndarray.reshape(shape, order='C')
   

   其中，shape是一個整數元組，表示新數組的形狀；order參數指定元素在新數組中的排列順序（'C’表示按行優先順序，'F’表示按列優先順序）。

   示例：

   import numpy as np
   
   a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
   b = a.reshape((3, 2))
   print(b)
   

   輸出：

   [[1 2]
   [3 4]
   [5 6]]
   

2. resize：resize函數可以改變數組的大小，包括增加或減少元素。語法如下：

   numpy.ndarray.resize(size, refcheck=True, order='C')
   

   其中，size是一個整數元組，表示新數組的大小；refcheck參數檢查原數組是否與新數組的形狀兼容（默認為True）；order參數指定元素在新數組中的排列順序。

   示例：

   import numpy as np
   
   a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
   a.resize((3, 2))
   print(a)
   

   輸出：

   [[1 2]
   [3 4]
   [5 6]]
   

3. expand_dims：expand_dims函數在數組的指定位置插入新的維度。語法如下：

   numpy.expand_dims(a, axis=-1)
   

   其中，a是要操作的數組；axis參數指定要插入新維度的位置（默認為-1，表示在數組的最后一個維度之前插入新維度）。

   示例：

   import numpy as np
   
   a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
   b = np.expand_dims(a, axis=0)
   print(b)
   

   輸出：

   [[1 2 3 4 5 6]]
   

   若要在指定位置插入新維度，可以這樣做：

   b = np.expand_dims(a, axis=1)
   print(b)
   

   輸出：

   [[1]
   [2]
   [3]
   [4]
   [5]
   [6]]
   

這些方法可以幫助你根據需要對NumPy數組進行形狀變換。