下面是关于“numpy.shape()函数”的完整攻略：
1. 问题描述
在使用NumPy进行数组操作时，有时需要获取数组的形状信息。这使用numpy.shape()函数来实现。但是，这个函数的具体用法是什么呢？
2. 解决方法
numpy.shape()函数用于获取数组的形状信息。它返回一个元组，其中包含数组的维度信息。
以下是两个示例说明：
示例1：获取一维数组的形状信息
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
shape = np.shape(arr)
print(shape)
在这个示例中，创建一维数组arr，并使用numpy.shape()函数获取其形状信息。由于arr是一个一维数组，因此返回的元组中只包含一个元素，即数组的长度。
示例2：获取二维数组的形状信息
import numpy as np
arr = np.array([[1, , 3], [4, 5, 6]])
shape = np.shape(arr)
print(shape)
在这个示例中，创建一个二维数组arr，并使用numpy.shape()函数获取其形状信息。由于`arr是一个二维数组，因此返回的元组中包含两个元素，分别表示数组的行数和列数。
3. 注意事项
在使用numpy.shape()函数时，需要注意以下几点：
numpy.shape()函数用于获取数组的形状信息。- 返回的结果是一个元组，其中包含数组的维度信息。
- 对于一维数组，返回的元组中只包含一个元素，即数组的长度。
- 对于二维数组，返回的元组中包含两个元素，分别表示数组的行数和列数。
4. 结论
numpy.shape()函数用于获取数组的形状信息。返回的结果是一个元组，其中包含数组的维度信息。对于一维数组，返回的元组中只包含一个元素，即数组的长度。对于二维，返回的元组中包含两个元素，分别表示数组的行数和列数。以上是关于“numpy.shape()函数”的完整攻略。