Numpy广播机制：让数组运算更简单的核心技巧

Numpy广播机制解决不同形状数组的元素级运算问题，通过自动扩展小数组形状以匹配大数组合并维度，避免手动reshape，节省内存且高效。核心规则：从右到左匹配维度，每个维度大小需为1或相等，小数组会被广播至与大数组合并形状。例如标量（如10）可广播到任意形状数组；一维数组（如[10,20,30]）与2×3二维数组广播时，一维数组重复为2行。三维数组（2×2×2）与二维数组（2×2）广播时，二维数组扩展为2×2×2。若维度不兼容（如2×2与1×3）则报错。应用场景包括元素级操作（如数组加常数）、矩阵标准化等，避免循环，简化代码。掌握广播可大幅提升Numpy数组运算效率与可读性。