首先，我们需要了解Numpy是一个用于数值计算的Python库，它提供了一些强大的工具和函数，可以用来进行高效的矩阵运算、数组操作和线性代数计算等。
当我们在使用Numpy时，有时会遇到”ValueError:shape must be an integer”这个报错信息。这个报错信息通常是由于我们在使用Numpy函数时，传入了一个不合法的参数，造成了函数无法正确解析数据的形状（shape）。
具体来说，这个报错信息可能出现在Numpy函数中的以下几个参数中：
- shape参数：这个参数一般用来指定数组的形状，即行数和列数。如果我们传入了一个不合法的参数，比如一个浮点数、一个字符串或者一个空列表，就会引发”ValueError:shape must be an integer”这个错误。
- axis参数：这个参数一般用来指定计算的轴方向。如果我们传入了一个不合法的参数，比如一个浮点数、一个字符串或者一个不存在的轴，就会产生这个错误。
- size参数：这个参数一般用来指定数组的元素个数。如果我们传入了一个不合法的参数，比如一个浮点数或一个字符串，就会产生这个错误。
为了解决这个问题，我们可以采取以下措施：
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检查数据类型：首先需要确保传入的参数是一个整数类型，例如使用int()函数把其它数据类型强制转换成整数类型，不然就会因类型不匹配而引发此类错误。
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检查数据格式：对于shape参数，一定要传入一个整数的tuple类型数据，例如：(2,3)表示2行3列的矩阵。
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检查轴方向：对于axis参数，一定要确保传入的是一个可用的轴方向，例如0表示按行计算，1表示按列计算。
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检查元素个数：对于size参数，一定要确保传入的是整数数据，且元素个数不超过原数组可包含的最大元素个数。
总之，解决这个问题的关键在于认真检查传入Numpy函数的参数是否符合规范，保持数据的格式正确，并且确保传入的参数类型是整数。