NumPy-Nebenwirkungen

numpy eignet sich hervorragend für die Vektorrechnung. Wenn du die Funktionalität mit normalen Python-Listen vergleichst, gibt es aber ein paar Unterschiede.

Erstens können numpy‑Arrays keine Elemente mit unterschiedlichen Typen enthalten. Wenn du verschiedene Typen wie Boolesche Werte und Ganzzahlen mischst, werden sie automatisch mit numpy in einen gemeinsamen Typ umgewandelt. Boolesche Werte wieTrue undFalse werden in Kombination mit Zahlen wie1 und 0 behandelt, sodass das Array am Ende aus ganzen Zahlen besteht.

Zweitens haben die typischen arithmetischen Operatoren wie +, -, * und / eine unterschiedliche Bedeutung bei regulären Python-Listen und numpy-Arrays.

Wähle den Code aus, der die folgende Ausgabe erzeugt:

np.array([True, 1, 2]) + np.array([3, 4, False])

Das Paket numpy ist bereits als np importiert. Du kannst jede Option in der IPython-Shell ausführen, um die Ausgabe zu sehen.