Numpy不一起广播兼容的形状

Numpy是一个用于科学计算的Python库，它提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。广播是Numpy中的一个重要概念，它指的是在进行数组运算时，Numpy会自动调整不同形状的数组，使它们具有兼容的形状，从而实现元素级别的操作。

然而，并非所有形状都是广播兼容的。当两个数组的形状在某个维度上不一致且无法通过调整形状来匹配时，就无法进行广播。具体来说，以下情况下两个数组的形状不一起广播兼容：

1. 数组的维度数不同。
2. 数组在某个维度上的长度不同且其中一个数组的长度不为1。
3. 数组在某个维度上的长度不同且其中一个数组的长度为0。

在这些情况下，如果尝试进行广播操作，Numpy会抛出一个"ValueError: frames are not aligned"的错误。

广播的优势在于它能够简化数组运算的代码，使得我们可以对不同形状的数组进行元素级别的操作，而无需显式地编写循环。广播在科学计算、数据分析、机器学习等领域都有广泛的应用。

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参考链接：

• Numpy官方网站
• 腾讯云产品与服务