屬於廣播主要描述於numpy對於不同shape的陣列如何進行算術運算。受限於一些特定約束。
一般都是小的陣列擴充套件為大的陣列，以便能計算。
1.通常情況下，numpy操作的陣列必須是相同shape的。
a = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
b = np.array([2.0, 2.0, 2.0])
print(a * b)
[2. 4. 6.]a = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
b = 2.0
print(a * b)
[2. 4. 6.]要能滿足廣播，必須符合下面兩條規則：
廣播之後，輸出陣列的shape是輸入陣列shape的各個軸上的最大值，然後沿著較大shape屬性的方向複製延伸；
要進行廣播機制，要麼兩個陣列的shape屬性一樣，要麼其中有乙個陣列的shape屬性必須有乙個等於1；
a = np.array([2.0, 2.0, 3.0])
b = np.array([2.0, 2.0])
print(a * b)
traceback (most recent call last):
file "c:/users/admin/pycharmprojects/untitled2/17.py", line 9, in print(a * b)
valueerror: operands could not be broadcast together with shapes (3,) (2,)
process finished with exit code 1
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