Efecte secundare ale NumPy

numpy este excelent pentru operații aritmetice pe vectori. Totuși, dacă îl compari cu listele obișnuite din Python, vei observa câteva diferențe importante.

În primul rând, array-urile numpy nu pot conține elemente de tipuri diferite. Dacă amesteci tipuri, cum ar fi valori booleene și numere întregi, numpy le convertește automat la un tip comun. Valorile booleene True și False sunt tratate ca 1, respectiv 0 atunci când sunt combinate cu numere, astfel că array-ul ajunge să conțină numere întregi.

În al doilea rând, operatorii aritmetici obișnuiți, precum +, -, * și /, au o semnificație diferită pentru listele Python și pentru array-urile numpy.

Selectează codul care produce același rezultat ca:

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

Biblioteca numpy este deja importată ca np. Poți rula fiecare opțiune în Shell-ul IPython pentru a vedea rezultatul.

Răspunsuri posibile

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])

exercițiu

Efecte secundare ale NumPy

Instrucțiuni

Răspunsuri posibile

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}exercițiu

Instrucțiuni

Răspunsuri posibile

exercițiu