在Python的数据科学世界里，NumPy是一个不可或缺的库。它提供了强大的多维数组对象以及各种用于操作这些数组的工具。而其中，`shape`属性是理解数组结构的关键所在。简单来说，`shape`能够帮助我们查看数组的维度信息。🔍
例如，当你创建一个二维数组时：
```python
import numpy as np
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(array.shape) 输出: (2, 3)
```
这里`(2, 3)`表示这个数组有2行和3列。如果你有一个三维数组，比如存储图像数据，`shape`会返回类似`(高度, 宽度, 颜色通道)`的信息。👀
掌握`shape`不仅能让你更好地处理数据，还能优化代码效率。比如，在机器学习任务中，调整输入数据的形状以匹配模型的需求，往往只需几行代码就能搞定！🚀
总之，学会使用`shape`，你离数据分析高手又近了一步！💪