Efectos secundarios de NumPy

numpy es genial para hacer aritmética de vectores. Sin embargo, si comparas su funcionalidad con las listas normales de Python, hay algunas diferencias.

En primer lugar,numpylos arreglos no pueden contener elementos de diferentes tipos. Si mezclas tipos, como booleanos e enteros, los conviertenumpy automáticamente a un tipo común. Los valores booleanos comoTrue yFalse se tratan como1 y0 cuando se combinan con números, por lo que el arreglo termina siendo un conjunto de números enteros.

En segundo lugar, los operadores aritméticos típicos, como +, -, * y /, tienen significados diferentes para las listas normales de Python y para las matrices de numpy.

Selecciona el código que da como resultado la siguiente salida:

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

El paquete de numpy ya está importado como np. Puedes ejecutar cada opción en el terminal de IPython para ver el resultado.