在Apache Spark中，宽转换（wide transformation）是指一个转换操作需要对多个父RDD进行操作，例如join、groupByKey、reduceByKey等。宽转换会将数据重新分区，因此会产生新的分区数量。

下面是一个使用宽转换的示例代码：

from pyspark import SparkContext

# 创建SparkContext
sc = SparkContext("local", "Wide Transformation Example")

# 创建两个RDD
rdd1 = sc.parallelize([(1, "A"), (2, "B"), (3, "C"), (4, "D")])
rdd2 = sc.parallelize([(1, "X"), (2, "Y"), (3, "Z"), (4, "W")])

# 使用join进行宽转换
joined_rdd = rdd1.join(rdd2)

# 获取宽转换后的分区数量
num_partitions = joined_rdd.getNumPartitions()

print("宽转换后的分区数量：", num_partitions)

上述代码中，首先创建了两个RDD（rdd1和rdd2），然后使用join方法进行宽转换，将两个RDD按照键进行连接操作。最后使用getNumPartitions方法获取宽转换后的分区数量，并进行输出。

通过以上代码示例，可以得到Apache Spark中宽转换后的分区数量。