在使用Python编写数据分析和科学计算的过程中，我们经常会用到NumPy这一强大的数学库。其中，.shape是一个非常常用的属性，可以用来获取NumPy数组的维度信息。然而，有时候我们会遇到一些奇怪的情况，比如输入一个正确的数组，但输出的.shape信息却不对。这时，我们需要排查一下可能的原因，以便解决问题。
下面，我将介绍一些常见的numpy中出现python .shape不对的情况以及如何排查的方法。
1. 数组维度不对
在使用numpy生成数组时，很容易会出现维度不对的问题。例如，我们要生成一个二维数组，但却只指定了一维的值：
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4])
print(a.shape)
输出结果为(4,)，这显然不是我们想要的。我们应该改成：
import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(a.shape)
输出结果为(2, 2)，即正确的数组维度。
2. 数组元素类型不一致
有时候，我们会遇到.np数组类型不对导致.shape不对的情况。这可能是因为数组中的元素类型不一致所导致的。当一维数组中出现字符串类型的元素时，其它的元素都会被默认转换成字符串，从而影响数组的类型。例如：
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4])
print(a.dtype)
print(a.shape)
输出结果为dtype( U21)和(4,)，即数组类型为字符串类型，数组维度为（4，）。此时，我们应该改为：
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4])
print(a.dtype)
print(a.shape)
输出结果为dtype(int32)和(4,)，即正确的数组类型为整型，数组维度为（4，）。
3. 数组索引不对
在使用.shape时，有时候我们会遇到数组索引不对，从而导致输出的.shape信息不正确的情况。例如：
import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
b = a[1]
print(b.shape)
输出结果为(3,)，而不是我们想要的(1,3)。这是因为b只是原数组a的一个视图，以第二行为基准，而不是从第二行开始新建一个数组。正确的方法应该是：
import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
b = a[1:2]
print(b.shape)
输出结果为(1,3)，即正确的数组维度。
在使用NumPy时，我们需要注意以上几种情况，尽量避免出现这些问题。如果出现了问题，可以通过排查数组维度、元素类型和索引等方面进行解决，从而得到正确的.shape信息。最终，我们可以通过.shape来更方便地理解和处理数组的维度信息，以便更好地进行数据分析和科学计算工作。
