在数值计算中，尤其是在使用numpy处理数组时，理解数组的形状（shape）和维度（dimension）至关重要。当尝试将一个数组的值赋给另一个数组的某个元素或进行操作时，如果它们的形状不兼容，numpy就会抛出广播（broadcasting）错误。
问题中出现的错误信息could not broadcast input array from shape (99,) into shape (1,)明确指出，尝试将一个形状为(99,)的输入数组广播到一个形状为(1,)的目标位置时失败。这通常发生在左侧是一个预期形状较小的数组或元素，而右侧是一个形状较大的数组时。
在提供的discreteBurgers函数中，核心问题源于f数组的初始化方式：
# 原始代码中的初始化 f = np.zeros((m-2, 1))
这里，np.zeros((m-2, 1))创建了一个二维数组，其形状是(m-2, 1)，即一个
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