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下面是对Numpy中reshape()和resize()方法的详细讲解，包含两条示例说明：

reshape与resize方法

在Numpy中，reshape()和resize()方法都用于更改数组的形状。但它们的具体作用略有不同。下面我们将分别对这两种方法进行介绍。

1. reshape方法

reshape()方法是Numpy中常用的一个方法，它可以将一个数组转换为指定的形状，但是数组的元素总数不变。我们来看一下它的语法形式：

numpy.reshape(arr, newshape, order='C')

其中，arr表示要转换的数组，newshape表示转换后的数组形状，order可以指定新数组的填充顺序，取值为’C’或’F’。C表示按行优先填充，F表示按列优先填充。

下面是一个使用reshape()方法的示例：

import numpy as np

# 创建一个1维数组
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

# 将1维数组转换为3行3列的二维数组
b = np.reshape(a, (3, 3))
print(b)

输出结果为：

[[1, 2, 3],
 [4, 5, 6],
 [7, 8, 9]]

在上面的示例中，我们首先创建了一个1维数组a，然后使用reshape()方法将它变形为3行3列的二维数组b。可以看到，转换后的数组保留了原数组的值，并且没有改变总的元素个数。

2. resize方法

resize()方法也可以用于更改数组的形状，但是它的作用会更加强大，因为它可以改变数组的总的元素个数。我们来看一下resize()的语法形式：

numpy.resize(arr, new_shape)

其中，arr表示要转换的数组，new_shape表示转换后数组的形状。需要注意的是，resize()出来的数组元素个数与指定的new_shape大小不一致的话，会自动重复旧数组的元素来填充扩充的新数组。

下面是一个使用resize()方法的示例：

import numpy as np

# 创建一个3行3列的二维数组
a = np.array([[1, 2, 3],
              [4, 5, 6],
              [7, 8, 9]])

# 将3行3列的二维数组转换为2行6列的二维数组
b = np.resize(a, (2, 6))
print(b)

输出结果为：

[[1, 2, 3, 4, 5, 6],
 [7, 8, 9, 1, 2, 3]]

在上面的示例中，我们首先创建了一个3行3列的二维数组a，然后使用resize()方法将它变形为2行6列的二维数组b。需要注意的是，新数组b的总元素个数已经从9个增加到了12个，因此resize()方法自动复制旧数组的元素来填充扩充的新数组。

总的来说，reshape()方法与resize()方法都是用于改变数组形状的常用方法，但是reshape()方法只能变换数组形状，不能改变总的元素个数，而resize()方法则比较灵活，可以根据需要增加或减少数组的元素个数。