數據預處理：在機器學習中，reshape常用于對數據進行預處理，使其符合模型的輸入要求。例如，將圖片數據reshape為合適的維度以輸入卷積神經網絡模型。
特征工程：在特征工程中，reshape可以用于將原始數據轉換為更適合模型的特征向量形式。
模型輸出處理：在訓練完成后，reshape可以用于對模型輸出進行后處理，將預測結果轉換為可讀性更強的形式。
數據可視化：reshape也可以用于在數據可視化過程中，將數據轉換為適合繪圖的格式。
維度調整：在深度學習中，reshape可以用于調整數據的維度，例如將多維數據轉換為一維數據或反之。
數據重塑：在數據清洗和處理中，reshape可以用于將數據進行重塑，使其更適合進行后續處理和分析。
