设计一个符合规则1的广播机制代码

以下是一个简单的Python实现，实现了规则1的广播机制：

import numpy as np

def broadcast_rule1(arrays):
    """
    实现规则1的广播机制，让所有输入数组都向其中shape最长的数组看齐，
    shape中不足的部分都通过在前面加1补齐。
    :param arrays: 一个包含多个numpy数组的列表
    :return: 一个元组，包含广播后的所有数组
    """
    # 找到shape最长的数组
    max_shape = max([a.shape for a in arrays])
    # 遍历每个数组，对其进行扩展
    broadcast_arrays = []
    for a in arrays:
        # 计算需要在前面添加1的个数
        num_prepend = len(max_shape) - len(a.shape)
        # 在前面添加1，补齐长度
        shape = (1,) * num_prepend + a.shape
        # 扩展数组，使其在每个维度上与最长数组的长度相同
        for i, length in enumerate(shape):
            if length == 1:
                # 在该维度上重复数组元素
                a = np.repeat(a, max_shape[i], axis=i)
            elif length != max_shape[i]:
                raise ValueError("输入数组无法广播")
        broadcast_arrays.append(a)
    return tuple(broadcast_arrays)

该函数接受一个包含多个numpy数组的列表作为输入，返回一个元组，包含广播后的所有数组。函数首先找到shape最长的数组，然后遍历每个数组，对其进行扩展以匹配shape最长的数组。如果某个数组在某个维度上的长度与shape最长的数组不同，则需要在该维度上重复该数组的元素，直到该数组在该维度上的长度与shape最长的数组相同。如果某个数组无法广播，则函数会抛出一个ValueError异常。