两个形状不同的 np.ndarray 相减

要将两个形状不同的np.ndarray相减，可以使用NumPy库中的广播功能。广播是一种NumPy机制，它允许不同形状的数组进行算术运算。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建两个不同形状的数组
arr1 = np.array([[1, 2, 3],
                 [4, 5, 6]])
arr2 = np.array([1, 2, 3])

# 使用广播将数组arr2重复扩展到与arr1相同的形状
arr2_broadcasted = np.tile(arr2, (arr1.shape[0], 1))

# 执行相减操作
result = arr1 - arr2_broadcasted

print(result)

输出结果为：

[[0 0 0]
 [3 3 3]]

在这个示例中，我们有一个形状为(2, 3)的二维数组arr1和一个形状为(3,)的一维数组arr2。为了使它们形状相同，我们使用np.tile()函数将arr2沿着行方向复制两次，得到一个形状为(2, 3)的新数组arr2_broadcasted。然后，我们通过arr1 - arr2_broadcasted进行相减操作，得到了相减结果。

需要注意的是，广播操作会自动处理形状不同的数组，但要求在特定维度上的大小是相等的或者其中一个为1。在示例中，arr2的形状(3,)被广播为(2, 3)与arr1的形状相匹配。