📚Python学习小课堂numpy中的shape函数用法🧐

在Python的数据科学之旅中，`numpy`是一个不可或缺的工具箱。今天，让我们聚焦于`numpy`里的一个重要属性——shape！😎

`shape` 是用来查看数组维度的重要方法之一。简单来说，它会返回一个元组，表示数组在每个维度上的大小。例如：

```python

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

print(arr.shape) 输出：(2, 3)

```

上面的例子中，`(2, 3)` 表示数组有 2行 和 3列。💡

`shape` 的作用远不止于此！它可以帮助我们快速了解数据结构是否符合预期，比如判断是否需要调整数组维度以适配后续计算。此外，在处理图像或大规模数据时，合理使用 `shape` 能显著提升效率。📸

记住：shape 是理解数组结构的关键钥匙！快去试试吧，让代码更高效，学习更有趣！🚀✨