当两个不同形状的numpy数组相乘时，有自动广播的功能吗？

当两个不同形状的numpy数组相乘时，确实存在自动广播（broadcasting）的功能。

广播是一种numpy中的机制，它允许不同形状的数组在一些特定条件下进行运算。在进行数组运算时，numpy会自动调整数组的形状，使其能够满足运算的要求。

具体来说，当两个数组的形状不完全相同时，numpy会按照一定的规则进行广播，使得它们的形状变得兼容。广播的规则如下：

1. 如果两个数组的维度数不同，numpy会在维度较小的数组前面补1，直到维度数相同。
2. 如果两个数组在某个维度上的大小不一致，但其中一个数组的大小为1，那么可以在该维度上进行广播。
3. 如果两个数组在某个维度上的大小不一致，且两个数组的大小都不为1，那么广播会失败，numpy会抛出一个错误。

通过广播，numpy可以实现不同形状数组的相乘操作。在相乘过程中，numpy会根据广播规则自动调整数组的形状，使其能够进行元素级的相乘运算。

举个例子，假设有一个形状为(3, 1)的数组A和一个形状为(1, 4)的数组B，它们相乘的结果将是一个形状为(3, 4)的数组。在这个过程中，数组A会在第二个维度上进行广播，数组B会在第一个维度上进行广播，从而使得它们的形状兼容。

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