最近在改代码的时候遇到一个坑，报错如题目所示 “ValueError: shape mismatch: objects cannot be broadcast to a single shape”。 报错的代码段比较长，在原代码段中报错的部分是因为我把两种数据类型的数据（numpy形式的数组和列表list）存到了一个新的列表中，我在后面需要用到两个数据在列表里的index索引值，当我直接去获取时出现错误，这里只针对报错的问题写了一个简单的代码段：
import numpy as np a = [0, 1, 2] a = np.array(a) b = [0, 2, 3] c = [a, b] for i in c: print(c.index(i))当执行的时候，就会报错“ValueError: shape mismatch: objects cannot be broadcast to a single shape”。大意是数据的形状不匹配，在百度的时候发现类似的错误信息大都出自数据的维度不匹配，与我遇到的情况不同。 其实从代码段中可以看到a和b是分别属于list和numpy形式的array两种不同的类型。当然，列表是可以同时存储不同数据类型的元素的，但是我在这个观念下迷惑了自己，认为在获取同一列表中的不同类型的元素的索引时同样可以。其实不然，就像我展示的代码段一样，不同的数据类型在列表中获取索引的时候就会出错。 当我修改代码段为：
import numpy as np a = [0, 1, 2] a = np.array(a).tolist() b = [0, 2, 3] c = [a, b] for i in c: print(c.index(i))也即是把a的数据类型由numpy.array变成了list，统一数据类型，此时问题就解决了，得到输出：
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关于为什么列表中不同数据类型求索引会出错，具体的我也不太明白，欢迎大佬指正。
