数组的维度如下：dists：（500,5000）train：（5000，）test:(500,)
为什么前两个语句会抛出错误，而第三个语句却可以正常工作？
dists += train + test
Error: ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (5000,) (500,)
dists += train.reshape(-1,1) + test.reshape(-1,1)
Error: ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (5000,1) (500,1)
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dists += train + test.reshape(-1,1)这很好用！
为什么会出现这种情况？
这与 NumPy 的广播规则有关。引用 NumPy 手册：
当操作两个数组时，NumPy 按元素比较它们的形状。它从尾随维度开始，然后向前推进。两个维度兼容时
- 它们是相等的，或者
- 其中之一是 1
第一个语句会抛出错误，因为 NumPy 查看唯一的维度，并且(5000,) and (500,)不相等，不能一起广播。
在第二个声明中，train.reshape(-1,1)有形状(5000,1) and test.reshape(-1,1)有形状(500,1)。尾随维度（长度一）相等，所以没问题，但随后 NumPy 检查另一个维度并5000 != 500，所以这里广播失败。
在第三种情况下，你的操作数是(5000,) and (500,1)。在本例中，NumPydoes允许广播。一维数组沿着二维数组的尾部 length-1 维度延伸。
FWIW，形状和广播规则有时可能有点棘手，我经常对类似的事情感到困惑。
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