NumPy广播错误：数组形状(6,)与(12,)无法运算问题排查

• 问题根源在变量c的生成逻辑：你用了Python列表的+运算符，它的作用是拼接两个列表，而非对应元素相加。A[1]和A[3]都是长度为6的列表，A[1]+A[3]会生成一个长度为12的新列表（两个列表首尾拼接），形状为(12,)。
• 你的prediction函数中，计算A[i]与A[j]的组合时，应该是期望做元素-wise相加（对应位置数值相加，结果仍为长度6的序列），此时得到的结果形状是(6,)。
• 当函数尝试计算这个元素-wise相加结果与Q（即c）的范数差时，(6,)和(12,)的序列无法进行numpy广播运算，因此触发了ValueError。

如果要修复这个问题，需要把c改成元素-wise相加的结果：

• 若使用numpy数组，先将A转换为numpy数组，再用+运算符即可实现元素相加；
• 若用原生列表，可通过列表推导式实现：c = [x + y for x, y in zip(A[1], A[3])]，这样得到的c是长度6的列表，就能和函数内的运算结果匹配。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ali.A