如果X和beta的形状与最后一行的rhs中的第二项（即nsample）的形状不同，则将出现这种类型的错误。要将数组添加到数组的元组中，它们都必须具有相同的形状。
我建议看一下广播规则。
解决方法我正在使用python 2.7，并且正在尝试从1.00000000到3.0000000008的一些随机数据进行预测。我的阵列中大约有196个项目，但出现错误
ValueError: operands could not be broadcast together with shape (2) (50)
我似乎无法独自解决此问题。任何帮助或相关文档的链接将不胜感激。
这是我正在使用的代码，会产生此错误
nsample = 50sig = 0.25x1 = np.linspace(0,20,nsample)X = np.c_[x1,np.sin(x1),(x1-5)**2,np.ones(nsample)]beta = masterAverageListy_true = ((X,beta))y = y_true + sig * np.random.normal(size=nsample)
