为什么一个numpy数组的形状在添加了另一个具有相同形状的numpy数组的元素后会变形？

一个numpy数组的形状在添加了另一个具有相同形状的numpy数组的元素后会变形，是因为numpy的数组操作遵循广播规则（broadcasting rule）。

广播规则是numpy中用于处理不同形状数组之间的运算的一种机制。当进行数组运算时，如果两个数组的形状不完全相同，numpy会尝试通过广播规则将它们转换为相同的形状，以便进行元素级别的操作。

具体来说，当两个数组的形状不完全相同时，numpy会按照以下规则进行广播：

1. 如果两个数组的维度数不同，numpy会在形状较小的数组的前面添加长度为1的维度，直到两个数组的维度数相同。
2. 如果两个数组在某个维度上的长度不同，但其中一个数组的长度为1，numpy会将该维度的长度扩展为另一个数组在该维度上的长度。
3. 如果两个数组在某个维度上的长度不同，并且两个数组的长度都不为1，numpy会引发一个错误，表示无法进行广播。

通过广播规则，numpy可以实现在不同形状的数组之间进行元素级别的操作，而无需显式地进行形状转换或循环操作。这样可以大大提高数组操作的效率和代码的简洁性。

对于numpy数组的形状变形，可以使用numpy的reshape()函数来实现。reshape()函数可以将一个数组转换为指定形状的新数组，而不改变原始数组的数据。

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