Numpy数组的广播机制得以应用。
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简介：
Numpy 数组能够避免传统编程中的循环操作，从而直接对数组中的每一个元素执行大量的算术运算，这种方式被称为矢量化运算。当涉及两个 Numpy 数组进行算术运算时，Numpy 会自动触发广播机制。广播机制要求参与运算的数组必须具有相同的形状。如果数组的形状不匹配，Numpy 将会通过扩展较小的数组来调整其形状，使其与较大数组的形状相符，从而实现矢量化运算。下面通过示例展示了这种现象：
首先，创建了一个二维数组 `arr1`，其形状为 (4, 1)。
```python
import numpy as np
arr1 = np.array([[0], [1], [2], [3]])
print(arr1.shape)
```
输出结果为 (4, 1)。
然后，创建了一个一维数组 `arr2`，其形状为 (3,)。
```python
arr2 = np.array([1, 2, 3])
print(arr2.shape)
```
输出结果为 (3,)。
由于 `arr1` 和 `arr2` 的形状不同，Numpy 会自动触发广播机制。 在进行算术运算时，NumPy 会将 `arr2` 扩展成一个具有相同数量的元素的二维数组（例如扩展成 (3, 1)），以便与 `arr1` 进行兼容的运算。 这确保了矢量化操作能够顺利进行。
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