利用 python 原生的功能，建立乙個二維的 list，變數名稱為 x ，其 shape 為 (3,1)
現在我想把它擴充套件為 （3，4）的二維 list, 並且每列都為 [3, 1, 4]，如下所示：
利用 list 的 * 4 便可擴充套件成上面的二維形式
同理，建立乙個二維 list , 變數名稱為 y, 其 shape 為 (1, 4)
然後，擴充套件為 (3,4) 的二維 list
好了，現在二維 list 變數 x, y， shape 變為一樣了。
接下來，分別比較它們各自的對應元素，如果 x[i][j] < y[i][j] ，則選擇 x[i][j] ，並加 1, 否則，選擇 y[i][j], 並減 1，並返回乙個對應維度的二維 list.
實現以上功能，還得至少需要以下 3 行**，返回結果 result
綜上，大概一共需要 7，8 行**得到想要的結果
如果使用 numpy 中的函式，可能只需要 1 行，
np.where 第乙個引數，意義為判斷條件，官方的解釋如下，x , y 和 condition 需要是可廣播的，並最終傳播為某種 shape.
之所以，從文章開頭到後面大部分篇幅，都在使用 python 原生的功能實現與 numpy 同樣的效果，就是為了更好的說明 numpy 的傳播機制。
通過對比，或許更容易明白 numpy 的傳播機制。希望效果真如此吧！
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