在Python的数据科学领域中，`numpy` 是一个不可或缺的工具库。而提到 `numpy` 的功能，不得不提的就是它的 `.shape` 属性啦！✨

`.shape` 是用来查看数组维度的强大工具。简单来说，它会返回一个元组，表示数组每一维的长度。例如：如果你有一个二维数组（矩阵），使用 `.shape` 可以轻松知道有多少行和多少列。就像这样：

```python

import numpy as np

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

print(arr.shape) 输出：(2, 2)

```

这里 `(2, 2)` 表示数组有 2 行 2 列。🎯

无论是处理图像数据、表格数据还是时间序列数据，`.shape` 都能帮助我们快速了解数据结构。通过这个属性，我们可以更高效地进行数据分析和模型构建。💡

总之，学会灵活运用 `.shape`，会让你的编程之旅更加顺畅哦！🚀