上面代码错误operands could not be broadcast together with shapes (203,) (203,1255) ()

非常抱歉，我的回答还是有误。您可以使用`numpy`中的`logical_and()`方法和`logical_or()`方法分别根据经纬度范围创建布尔型数组，然后使用`numpy`中的`where()`方法根据布尔型数组选择数据。以下是一个修改后的示例代码：

import netCDF4 as nc
import numpy as np

input_data = r'F:\科研\温盐反演\ARGO数据\2020\20200102_prof.nc'
data = nc.Dataset(input_data)

# 获取经度和纬度数据
lon_data = data.variables['LONGITUDE'][:]
lat_data = data.variables['LATITUDE'][:]

# 假设要截取的经纬度范围为[30, 40]°N，[145, 155]°E
lat_range = np.logical_and(lat_data >= 30, lat_data <= 40)
lon_range = np.logical_and(lon_data >= 145, lon_data <= 155)
latlon_range = np.logical_and(lat_range, lon_range)

# 使用where()方法根据经纬度截取数据
temp = data.variables['TEMP'][:]
temp_subset = np.where(latlon_range, temp, np.nan)

# 打印截取后的数据
print(temp_subset)

在这里，我们使用`logical_and()`方法和`logical_or()`方法分别根据经纬度范围创建布尔型数组`lat_range`和`lon_range`，然后使用`logical_and()`方法将两个数组合并成一个数组`latlon_range`。最后，我们使用`where()`方法根据`latlon_range`选择`temp`数据，将不在范围内的值设为`nan`。