下面是对于Numpy中reshape()和resize()方法的区别的详细讲解。
reshape()方法
reshape()方法可以将数组重塑为不同的形状，但是不改变原始数组的数据。
具体来说，reshape()方法会将原始数组中的元素在新数组中沿着不同的维度重新排列并组合。
其语法如下：
numpy.reshape(arr, newshape, order='C')
其中，
arr：需要被重塑的数据；newshape：新的形状。可以是单个整数，表示数组的一维长度，也可以是一个元素为整数的元组，表示新数组的形状；order：可选参数，默认为’C’，表示按行的顺序重建数组。也可以设置为’F’，表示按列的顺序重建数组。
下面我们来看一个简单的示例：
import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
print('原始数组：')
print(a)
# 将3x2的数组重塑为2x3的数组
b = np.reshape(a, (2, 3))
print('新数组：')
print(b)
输出结果为：
原始数组：
[[1 2]
[3 4]
[5 6]]
新数组：
[[1 2 3]
[4 5 6]]
这里将原数组a重塑为了一个2×3的新数组b。可以看到，原数组a的数据没有变化，而是在新数组b中沿着行的顺序重新排列和组合。
resize()方法
resize()方法也可以用来调整数组的形状，但是与reshape()不同，resize()会直接更改原始数组的形状和大小，并且可以添加或删除元素以达到指定的新形状。
其语法如下：
numpy.resize(arr, new_shape)
其中，
arr：需要重塑的数组；new_shape：新的形状。可以是单个整数，表示数组的一维长度，也可是一个元素为整数的元组，表示新数组的形状；
如果目标形状比原始形状大，那么新数组会被填充默认值 0。如果目标形状比原始形状小，那么原数组中的一些数据会被删除。
下面我们来看一个简单的示例：
import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print('原始数组：')
print(a)
# 将2x2的数组调整为4x4的数组
np.resize(a, (4, 4), refcheck=False)
print('新数组：')
print(a)
输出结果为：
原始数组：
[[1 2]
[3 4]]
新数组：
[[1 2 3 4]
[1 2 3 4]
[1 2 3 4]
[1 2 3 4]]
这里将原数组a调整为了一个4×4的新数组。可以看到，原数组a的大小和形状都被改变了，并且新数组的某些数据被填充为了默认值0。
需要注意的是，resize()会直接更改原始数组的数据，所以需要谨慎使用，以免意外修改数据。同时，如果resize()方法的目标形状比原始形状大，且有重叠的区域，那么原始数据中的一些数据可能会被重复出现在新数组中。因此，在调用resize()方法时，可能需要先检查原始数组和目标数组的形状和大小。