1. Чтобы всегда сравниваться массивы x1 и x2 на равенство по длине, мы можем добавить проверку длины обоих массивов в начало функции. Если они имеют разную длину, мы можем принять решение, как обрабатывать эту ситуацию (например, выбросить исключение или вернуть False).
Пример:
```python
def compare_arrays(x1, x2):
if len(x1) != len(x2):
# Обработка случая с разной длиной массивов
return False
else:
# Сравнение массивов
return x1 == x2
```
2. Для исправления ошибки "but have shapes (2799,) and (2800,)" в функции leveling, связанной с выравниванием интервалов по X, мы можем добавить проверку на равенство длины массивов x1, x2 и steps. Если их длины не совпадают, мы можем использовать функцию np.linspace() для генерации равномерно распределенных значений с нужным шагом и новой длиной.
Пример:
```python
import numpy as np
def leveling(x1, x2, steps):
if len(x1) != len(x2) or len(x1) != len(steps):
# Изменение длины массивов на нужную
new_length = max(len(x1), len(x2), len(steps))
x1 = np.linspace(min(x1), max(x1), new_length)
x2 = np.linspace(min(x2), max(x2), new_length)
steps = np.linspace(min(steps), max(steps), new_length)
# Здесь выполняем нужные операции с равными по длине массивами x1, x2 и steps
# ...
return result
```
Таким образом, мы гарантируем, что все массивы имеют одинаковую длину перед выполнением операций над ними.