首先，我们来逐步解析这段Python代码： ```python import numpy as np ``` 这行代码导入了`numpy`库，并用`np`这个简称来代表它。`numpy`是Python中用于处理数组和矩阵运算的一个非常强大的库。 ```python a = np.array([[3, 12, 5, 9], [4, 5, 7, 6]]) ``` 这行代码创建了一个2x4的二维数组（也就是一个2行4列的矩阵），并赋值给变量`a`。这个矩阵的内容是： ``` 3 12 5 9 4 5 7 6 ``` print('1:',a.shape)` 这行代码打印了数组`a`的形状。在`numpy`中，`shape`属性返回一个表示数组维度的元组。对于二维数组（矩阵），这个元组的第一个元素是行数，第二个元素是列数。所以，对于上面的矩阵，`a.shape`会返回`(2, 4)`，表示这是一个2行4列的矩阵。 输出： ```makefile 1: (2, 4) ``` print('2:',a[1, 2:4])` 这行代码使用了数组的切片功能来提取数组的一部分。`a[1, 2:4]`表示从矩阵`a`中提取第2行（在Python中，索引是从0开始的，所以1代表第2行）和第3列到第4列（不包括第4列）的元素。 对于上面的矩阵，这将会提取出： ``` 5 7 ``` 输出： ```makefile 2: [5 7] ``` 总结： 1. 输出的第一行是`1: (2, 4)`，表示矩阵`a`的形状是2行4列。 2. 输出的第二行是`2: [5 7]`，表示矩阵`a`中第2行第3列到第4列（不包括第4列）的元素。
