为什么没有正确存储使用numpy.reshape的数组？

numpy.reshape函数用于改变数组的形状，但在使用时可能会出现存储错误的情况。以下是可能导致存储错误的几种常见原因：

1. 维度不匹配：numpy.reshape函数要求新形状的维度与原数组的元素数量一致。如果新形状的维度与原数组的元素数量不匹配，就会导致存储错误。
2. 数组不连续：numpy.reshape函数只能在连续的内存块上操作。如果原数组是非连续的，即不是按照连续的内存地址存储的，那么在使用reshape函数时可能会出现存储错误。
3. 内存不足：如果新形状的数组所需的内存超过了系统可用的内存大小，就会导致存储错误。

为了正确使用numpy.reshape函数，可以采取以下措施：

1. 确保新形状的维度与原数组的元素数量一致。可以使用numpy的size函数获取原数组的元素数量，并根据需要的形状计算新形状的维度。
2. 确保原数组是连续的。可以使用numpy的函数如numpy.ravel或numpy.flatten将原数组转换为连续的数组，然后再进行reshape操作。
3. 确保系统有足够的内存来存储新形状的数组。可以通过释放不需要的内存或增加系统内存来解决内存不足的问题。

总结起来，正确使用numpy.reshape函数需要注意维度匹配、数组连续性和内存足够等因素。如果仍然遇到存储错误，可以检查以上因素并进行相应的调整。