不是，我要的是y_hat_reshaped是（样本数,预测值个数 ）这样的形状

非常抱歉，我的回答还是有误。如果要将形状为(样本数, 循环时间步数, 预测值个数)的三维数组y_hat转换为形状为(样本数, 预测值个数)的二维数组y_hat_reshaped，则可以使用以下代码： ```python import numpy as np # 假设y_hat是一个形状为(100, 10, 5)的三维数组 y_hat_reshaped = np.reshape(y_hat, (y_hat.shape[0], -1))[:, -y_hat.shape[-1]:] # y_hat_reshaped的形状为(100, 5)，即去掉了第二个维度循环时间步，并保留了最后一个维度预测值 ``` 这里需要先使用reshape函数将y_hat转换为形状为(样本数, 循环时间步数 * 预测值个数)的二维数组，然后再取出每行的最后y_hat.shape[-1]个元素，即每个样本的所有循环时间步的最后一个预测值，组成形状为(样本数, 预测值个数)的二维数组y_hat_reshaped。