Numpy减去两个相同ndim但形状不同的数组

Numpy是一个开源的Python科学计算库，提供了高效的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。它是云计算领域中常用的工具之一，可以用于数据分析、科学计算、机器学习等领域。

当我们使用Numpy进行数组操作时，如果要减去两个相同ndim（即维度）但形状不同的数组，Numpy会自动进行广播（broadcasting）操作。广播是一种机制，用于在不同形状的数组之间进行运算，使它们具有相同的形状，从而进行元素级别的操作。

具体来说，Numpy会根据以下规则进行广播操作：

1. 如果两个数组的维度（ndim）不同，Numpy会在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对应维度的长度。
3. 如果两个数组在某个维度上的长度不同且都不为1，则无法进行广播操作，会抛出ValueError异常。

通过广播操作，Numpy会自动调整数组的形状，使其能够进行元素级别的减法运算。下面是一个示例：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])  # 形状为(3,)
b = np.array([[4], [5], [6]])  # 形状为(3, 1)

result = a - b  # 广播操作，将b的形状扩展为(3, 3)，然后进行减法运算
print(result)

输出结果为：

[[-3 -2 -1]
 [-4 -3 -2]
 [-5 -4 -3]]

在这个例子中，数组a的形状为(3,)，数组b的形状为(3, 1)。通过广播操作，Numpy将b的形状扩展为(3, 3)，然后进行减法运算，得到了一个形状为(3, 3)的结果数组。

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