本文系统回答了在Python中如何将矩阵重构的问题：使用NumPy的reshape、ravel与-1维度推断在不改变数据的情况下安全地重塑形状，并通过order参数控制内存布局；在深度学习场景中借助PyTorch的reshape/view与TensorFlow的tf.reshape管理张量的连续性与性能；对表格与稀疏结构利用Pandas的pivot/melt与SciPy的spmatrix.reshape实现结构重构；同时关注视图与拷贝、非连续内存与容量修改的陷阱，并在工程中建立形状断言、性能基准与协作流程。未来随着Array API标准与算子融合优化普及，矩阵重构将更一致、更高效。