1. Обучение
    2. /
  2. Курса
    3. /
  3. Введение в Python
Connected

упражнение

Побочные эффекты NumPy

numpy отлично подходит для векторных вычислений. Однако если сравнить его с обычными списками Python, можно заметить некоторые отличия.

Во-первых, массивы numpy не могут содержать элементы разных типов. Если смешать типы, например булевы значения и целые числа, numpy автоматически приведёт их к общему типу. Значения True и False при сочетании с числами интерпретируются как 1 и 0, поэтому итоговый массив будет состоять из целых чисел.

Во-вторых, стандартные арифметические операторы +, -, * и / работают по-разному для обычных списков Python и массивов numpy.

Выберите код, который даёт следующий результат:

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

Пакет numpy уже импортирован как np. Запустите каждый вариант в оболочке IPython, чтобы увидеть результат.

Инструкции

50 XP

Возможные ответы