改变一个NumPy数组的尺寸可以使用reshape方法实现。下面是完整的攻略步骤：

标题：改变NumPy数组的尺寸

步骤：

1. 导入NumPy模块

import numpy as np

1. 创建一个NumPy数组

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

1. 使用reshape方法改变数组的尺寸

new_arr = arr.reshape(2, 5)

1. 第一个参数是新数组的行数，第二个参数是新数组的列数。在这个例子中，新数组变成了2*5的二维数组。

2. 打印原数组和新数组

print("原数组：", arr)
print("新数组：", new_arr)

1. 运行代码，观察结果

原数组： [ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]
新数组： [[ 1 2 3 4 5]
[ 6 7 8 9 10]]

1. 可以看到，原数组的尺寸没有改变，而新数组的尺寸变成了2*5。

同时，我们还可以使用reshape方法将多维数组转换为一维数组。下面是另一个示例：

示例：

1. 导入NumPy模块

import numpy as np

1. 创建一个NumPy数组

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

1. 使用reshape方法将多维数组转换为一维数组

new_arr = arr.reshape(-1)

1. 将reshape方法的第一个参数设置为-1，NumPy会自动计算数组大小以便将其展平为一维数组。

2. 打印原数组和新数组

print("原数组：", arr)
print("新数组：", new_arr)

1. 运行代码，观察结果

原数组： [[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
新数组： [1 2 3 4 5 6 7 8 9]

1. 可以看到，原数组是一个3*3的二维数组，而新数组是一个包含原数组所有元素的一维数组。

通过这两个示例，我们就可以完整地了解如何使用reshape方法改变NumPy数组的尺寸了。