Effetti collaterali di NumPy

numpy è perfetto per fare aritmetica vettoriale. Se confronti come funziona con le normali liste Python, però, ci sono alcune differenze.

Prima di tutto, gli arraynumpy non possono contenere elementi di tipi diversi. Se metti insieme tipi diversi, per esempio booleani e interi,numpy li trasforma automaticamente in un tipo comune. I valori booleani comeTrue eFalse vengono considerati come 1 e 0 quando sono insieme ai numeri, quindi l'array finisce per essere composto da numeri interi.

In secondo luogo, gli operatori aritmetici tipici, come +, -, * e / hanno un significato diverso per le liste Python regolari e gli array numpy.

Scegli il codice che ti dà questo risultato:

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

Il pacchetto numpy è già stato importato come np. Puoi provare ogni opzione nella shell IPython per vedere il risultato.