Numpy廣播機制：讓數組運算更簡單的核心技巧

Numpy廣播機制解決不同形狀數組的元素級運算問題，通過自動擴展小數組形狀以匹配大數組合並維度，避免手動reshape，節省內存且高效。核心規則：從右到左匹配維度，每個維度大小需爲1或相等，小數組會被廣播至與大數組合並形狀。例如標量（如10）可廣播到任意形狀數組；一維數組（如[10,20,30]）與2×3二維數組廣播時，一維數組重複爲2行。三維數組（2×2×2）與二維數組（2×2）廣播時，二維數組擴展爲2×2×2。若維度不兼容（如2×2與1×3）則報錯。應用場景包括元素級操作（如數組加常數）、矩陣標準化等，避免循環，簡化代碼。掌握廣播可大幅提升Numpy數組運算效率與可讀性。