在Python编程中，`.shape()` 是一个非常实用的属性，主要用于查看数组或矩阵的维度信息。今天，让我们一起来了解 `.shape(1)` 的具体含义吧！🔍

首先，`.shape` 通常用于 NumPy 库中的数组对象。它返回一个元组，表示数据的形状（即行数和列数）。例如，如果你有一个二维数组 `arr`，使用 `arr.shape` 可以得到 `(行数, 列数)`。那么，`.shape(1)` 是什么呢？其实，`.shape[1]` 才是正确的用法，它表示数组的列数哦！✨

举个例子：假设我们有这样一个数组：

```python

import numpy as np

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

print(arr.shape[1]) 输出结果为 3

```

这里，`.shape[1]` 返回的是列数，也就是 3。是不是很直观呢？😉

掌握 `.shape()` 的用法，可以帮助你更好地处理数据结构，特别是在数据分析和机器学习领域中，它是不可或缺的好帮手！💪

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