如何将一个4维的Numpy数组重塑为不同的维数？

import numpy as np

# 假设有一个4维数组arr，形状为(2, 3, 4, 5)
arr = np.random.randint(0, 10, size=(2, 3, 4, 5))
print("原始数组arr的形状：", arr.shape)
# 输出：(2, 3, 4, 5)

# 将arr重塑为2维数组，形状为(2*3*4, 5)
reshape_arr1 = arr.reshape((-1, 5))
print("重塑为2维数组后的形状：", reshape_arr1.shape)
# 输出：(24, 5)

# 将arr重塑为3维数组，形状为(2, 3*4, 5)
reshape_arr2 = arr.reshape((2, -1, 5))
print("重塑为3维数组后的形状：", reshape_arr2.shape)
# 输出：(2, 12, 5)

# 将arr重塑为5维数组，形状为(2, 3, 4, 5, 1)
reshape_arr3 = arr.reshape((2, 3, 4, 5, 1))
print("重塑为5维数组后的形状：", reshape_arr3.shape)
# 输出：(2, 3, 4, 5, 1)