出现"ValueError: could not broadcast input array from shape (96) into shape (0)"错误通常是由于尝试将一个空的数组与另一个形状不匹配的数组进行广播操作导致的。下面是一种可能的解决方法：

1. 检查列表是否为空。如果列表为空，那么尝试将其转换为NumPy数组时可能会出错。可以使用以下代码检查列表是否为空：

if len(my_list) == 0:
    # 处理空列表的情况

2. 确保要存储向量的数组已经正确初始化。如果数组的形状不正确，那么尝试存储向量时可能会出错。可以使用以下代码初始化一个具有正确形状的数组：

import numpy as np

# 初始化存储向量的数组
vector_array = np.zeros((len(my_list), 96))  # 假设每个向量的长度为96

3. 确保要存储向量的数组的形状与要存储的向量的形状相匹配。如果数组的形状不匹配，那么尝试存储向量时可能会出错。可以使用以下代码检查数组的形状是否正确：

if vector_array.shape[1] != len(vector):
    # 处理形状不匹配的情况

4. 确保在遍历列表时，每个向量都有相同的长度。如果向量的长度不同，那么尝试存储向量时可能会出错。可以使用以下代码检查每个向量的长度是否相同：

vector_length = len(my_list[0])  # 假设列表中的每个向量具有相同的长度

for vector in my_list:
    if len(vector) != vector_length:
        # 处理长度不同的向量的情况

通过检查和确保这些方面的正确性，您应该能够解决"ValueError: could not broadcast input array from shape (96) into shape (0)"错误。