NumPy reshape и transpose: одинаковая форма, разные значения

.T и reshape: одинаковая форма, разное расположение значений

Что уже дано

Проверяющая система запускает вашу программу и подаёт данные через stdin. Никаких заранее созданных переменных нет — вы читаете всё сами.

Что нужно сделать

Напишите программу, которая на одном массиве показывает разницу между транспонированием и изменением формы:

1. Читает два целых числа rows и cols. Гарантируется, что они различаются и оба не меньше 2.
2. Создаёт flat = np.arange(rows * cols).
3. Создаёт mat формы (rows, cols) через reshape.
4. Создаёт via_t = mat.T.
5. Независимо создаёт via_reshape = flat.reshape(cols, rows).
6. Печатает заголовок T:, затем сам массив via_t, заголовок reshape:, затем сам массив via_reshape.
7. Последней строкой печатает same_shape=True, если формы результатов совпадают.

Не переставляйте значения вручную. В этой задаче важно увидеть: .T и reshape(cols, rows) дают одинаковую форму, но располагают исходные значения по-разному.

Ввод и вывод

Программа читает данные из stdin и пишет результат в stdout.

Формат ввода

Одна строка: два различных целых числа rows cols, каждое не меньше 2.

Формат вывода

Сначала T: и напечатанный NumPy-массив via_t, затем reshape: и массив via_reshape, затем строка same_shape=True.