numpy广播不工作，而我认为它应该工作？

numpy广播是一种强大的功能，它允许在不同形状的数组之间进行数学运算，而无需显式地编写循环。然而，有时候我们可能会遇到广播不起作用的情况，这可能是由于以下几个原因：

1. 形状不兼容：广播要求数组的形状在某些维度上是兼容的，即这些维度的大小要么相等，要么其中一个为1。如果数组的形状在某些维度上不兼容，广播将无法进行。在这种情况下，我们可以使用numpy的reshape或者newaxis来改变数组的形状，使其兼容。
2. 维度不匹配：广播要求数组的维度相同，如果数组的维度不匹配，广播将无法进行。在这种情况下，我们可以使用numpy的expand_dims或者squeeze来增加或减少数组的维度，使其匹配。
3. 数据类型不匹配：广播要求数组的数据类型相同，如果数组的数据类型不匹配，广播将无法进行。在这种情况下，我们可以使用numpy的astype来改变数组的数据类型，使其匹配。
4. 广播规则不适用：广播有一些规则，例如，如果两个数组的形状在某个维度上相等，或者其中一个数组在该维度上的大小为1，那么它们在该维度上是兼容的。如果广播规则不适用于给定的数组，广播将无法进行。在这种情况下，我们可以使用numpy的broadcast_to函数来显式地扩展数组的形状，使其符合广播规则。

总结起来，当numpy广播不工作时，我们应该检查数组的形状、维度、数据类型以及广播规则是否满足要求，并相应地使用reshape、newaxis、expand_dims、squeeze、astype和broadcast_to等函数来调整数组，以使其兼容广播。如果仍然无法解决问题，可能需要进一步检查代码逻辑或者查阅numpy的官方文档进行更深入的研究。

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