【参考资料】

https://blog.csdn.net/qq_28618765/article/details/78081959
shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数，它的功能是读取矩阵的长度，比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度。
shape的输入参数可以是一个整数（表示维度），也可以是一个矩阵。

• 参数是一个数时，返回空：

>>> import numpy as np
>>> np.shape(0)
()

• 参数是一维矩阵：

>>> import numpy as np
>>> np.shape([1])
(1,)
>>> np.shape([1, 2])
(2,)

• 参数是二维矩阵：

>>> import numpy as np
>>> np.shape([[1],[2]])
(2, 1)
>>> np.shape([[1, 2], [2, 3], [3, 4]])
(3, 2)

• 直接用.shape可以快速读取矩阵的形状，使用shape[0]读取矩阵第一维度的长度

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
>>> a
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])
>>> a.shape
(3, 3)
>>> a.shape[0]
3
>>> a.shape[1]
3

• 但是当某一维度长度不一致时，读取所有维度时则不能读出长短不一致的维度

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5], ])
>>> a.shape
>>> a.shape[0]
2
>>> a.shape[1]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
(2,)