Python 更好地替代'numpy.moveaxis'，用于跨错误定向的阵列进行广播

要求两个数组最右边维度的形状兼容。例如：

A      (3d array):  15 x 3 x 5
B      (2d array):       3 x 5

q = np.array( [ [0,0], [1,1], [2,2], [3,3], [4,4]] )
z = np.array( [ [1,2], [3,4], [5,6]] )
x = np.array( [ z, z+1, z+2, z+3, z+4] )

#x - q #ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (5,3,2) (5,2)

difference = np.moveaxis( np.moveaxis( x, -2, 0) - q, -2, 0)

np.all( np.equal( difference,  [z, z, z, z, z]))

如果阵列A的维度与阵列B匹配，但顺序不正确，则可以在广播之前简单地重新排列维度：

A                          (3d array):  3 x 15 x 5
B                          (2d array):       3 x 5
np.moveaxis(A, -2, 0)      (3d array):  15 x 3 x 5

但我想知道，在两个阵列之间没有正确定向的情况下，最好的广播方式是什么。例如：

A      (3d array):  15 x 3 x 5
B      (2d array):       3 x 5

q = np.array( [ [0,0], [1,1], [2,2], [3,3], [4,4]] )
z = np.array( [ [1,2], [3,4], [5,6]] )
x = np.array( [ z, z+1, z+2, z+3, z+4] )

#x - q #ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (5,3,2) (5,2)

difference = np.moveaxis( np.moveaxis( x, -2, 0) - q, -2, 0)

np.all( np.equal( difference,  [z, z, z, z, z]))

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是否有更好的操作替代方案

np.moveaxis（np.moveaxis（x，-2，0）-q，-2，0）

？

x-q[：，无，：]

应该这样做。（5,3,2）和（5,1,2）广播