NumPy 사용 시 주의할 점

numpy는 벡터 연산에 매우 유용합니다. 하지만 일반 Python 리스트와 비교해보면 몇 가지 다른 점이 있습니다.

첫째, numpy 배열은 다른 타입의 요소를 함께 담을 수 없습니다. 불리언과 정수처럼 타입을 혼합하면 numpy는 자동으로 공통 타입으로 바뀝니다. True와 False 같은 불리언 값은 숫자와 결합될 때 각각 1과 0으로 처리되므로, 배열은 최종적으로 정수형이 됩니다.

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

다음과 같은 결과가 나오도록 하는 코드를 선택하세요.

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

numpy 패키지는 이미 np로 임포트되어 있습니다. IPython Shell에서 각 코드를 실행하고 결과를 확인할 수 있습니다.

가능한 답변

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])

연습 문제

NumPy 사용 시 주의할 점

지침

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