NumPy の副作用

numpy はベクトル演算に最適です。ただし、通常の Python のリストと比べると、いくつか異なる点があります。

まず、numpy の配列は異なる型の要素を含め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 は自動的に共通の型に変換します。True や False は数値と組み合わせるとそれぞれ 1 と 0 として扱われるため、結果の配列は整数になります。

次に、+、-、*、/ といった典型的な算術演算子は、通常の Python リストと numpy 配列とで意味が異なります。

次の出力になるコードを選んでください。

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。各選択肢を IPython シェルで実行し、出力を確認してもかまいません。

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