NumPy の注意点

numpy はベクトル演算を行うのにとても便利です。ただし、その機能を通常の Python リストと比較すると、いくつか異なる点があります。

まず、numpy 配列には異なる型の要素を混在させることができません。ブール値と整数のように型を混在させると、numpy はそれらを自動的に共通の型に変換します。True や False などのブール値は、数値と組み合わせると 1 と 0 として扱われるため、配列は最終的に整数の配列になります。

次に、+、-、*、/ などの一般的な算術演算子は、通常の Python リストと numpy 配列では意味が異なります。

次の出力になるコードを選択してください。

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

numpy パッケージはすでに np としてインポートされています。それぞれの選択肢を IPython Shell で実行して、出力を確認できます。

選択肢

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

np.array([4, 3, 0]) + np.array([0, 2, 2])

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

np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])

演習

NumPy の注意点

指示

選択肢

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選択肢

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