Python是一種簡單而強大的編程語言，特別適合數據科學家、數據分析師、機器學習工程師等人員使用。Python中有許多數據分析和科學計算庫，例如pandas、numpy、scipy和matplotlib。在數據分析過程中，掌握Python中用于查看數據形狀的方法是非常重要的。

下面我們介紹一些常用的Python代碼片段，以幫助您快速了解數據形狀。

# 首先導入需要使用的庫
import numpy as np
import pandas as pd
# 生成一些隨機數據
data = np.random.rand(100, 20)
# 查看數據形狀
print("數據形狀為：", data.shape)

以上代碼使用了numpy庫中的random.rand()函數生成了一個100行20列元素為隨機數的二維數組。我們使用shape屬性來查看數據的形狀，輸出為(100, 20)，表示100行，20列的數組。

# 讀取csv格式的文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 查看數據形狀
print("數據形狀為：", df.shape)

以上代碼使用了pandas庫中的read_csv()函數，讀取了名為data.csv的文件并將其存儲在一個名為df的DataFrame中。使用shape屬性來查看數據的形狀，輸出為(100, 3)，表示100行，3列的DataFrame。

# 生成一些隨機數據
data = np.random.rand(100, 20)
# 通過reshape改變數據形狀
data_reshape = data.reshape(20, 100)
# 查看數據形狀
print("原始數據形狀為：", data.shape)
print("改變形狀后數據形狀為：", data_reshape.shape)

以上代碼使用了numpy庫中的random.rand()函數生成了一個100行20列元素為隨機數的二維數組。然后使用reshape()函數將其形狀改變為20行100列。最后使用shape屬性來查看數據的形狀，輸出為(100, 20)和(20, 100)。

掌握Python中用于查看數據形狀的方法，對于數據分析和科學計算非常有幫助。以上介紹的是部分常用方法，希望對您有所幫助。