提供一个用于执行k-shape聚类分析的Python代码示例，该代码应用于具有11个不同城市10年时间序列数据的矩阵或数据框中。

K-shape聚类是一种非监督学习算法，它结合了K-means和轮廓系数的概念，旨在找到最优的聚类形状。对于这个任务，我们可以使用`scikit-learn`库中的`KShape`模块。假设我们的数据存储在一个名为`city_data`的pandas DataFrame中，其中每一列是一个城市的时间序列，每一行是一年份的数据。

下面是一个简单的Python代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KShape

# 假设 city_data 是你的11个城市10年的数据，比如：
# city_data = pd.read_csv('city_data.csv') 或从数据库或其他源读取

# 将DataFrame转换为NumPy数组
data_array = city_data.values

# 定义KShape类并设置形状为k=3（这里只是为了演示，实际应用中需根据需要调整）
ks = KShape(n_clusters=3)
# 使用fit_predict对数据进行聚类
labels = ks.fit_predict(data_array)

# 现在labels包含了每个城市的聚类标签
# 可视化结果，展示各个城市的聚类分布

# ... (在这里添加可视化代码，如使用matplotlib绘制)