NumPy의 부수 효과

numpy는 벡터 연산에 매우 유용해요. 하지만 일반 Python 리스트와 비교해 보면, 몇 가지 다른 점이 있어요.

첫째, numpy 배열은 서로 다른 타입의 원소를 함께 담을 수 없어요. 불리언과 정수처럼 타입을 섞으면, numpy가 자동으로 공통 타입으로 변환해요. 숫자와 함께 쓰일 때 True와 False는 각각 1과 0으로 처리되므로, 최종 배열은 정수형이 돼요.

둘째, +, -, *, / 같은 일반 산술 연산자는 일반 Python 리스트와 numpy 배열에서 의미가 달라요.

다음 출력과 동일한 결과를 내는 코드를 고르세요:

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

numpy 패키지는 이미 np로 임포트되어 있어요. 각 선택지를 IPython 셸에서 실행해 결과를 확인해 보세요.

Возможные ответы

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])

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