ผลข้างเคียงของ NumPy

numpy เหมาะมากสำหรับการคำนวณแบบเวกเตอร์ อย่างไรก็ตาม เมื่อเปรียบเทียบกับ list ทั่วไปของ Python จะพบว่ามีบางอย่างที่แตกต่างกัน

ประการแรก array ของ numpy ไม่สามารถมีองค์ประกอบที่ต่างชนิดกันได้ หากผสมชนิดข้อมูล เช่น boolean กับ integer numpy จะแปลงให้เป็นชนิดเดียวกันโดยอัตโนมัติ โดย boolean อย่าง True และ False จะถูกแทนด้วย 1 และ 0 เมื่อนำไปใช้ร่วมกับตัวเลข ทำให้ array กลายเป็น integer

ประการที่สอง ตัวดำเนินการทางคณิตศาสตร์ทั่วไป เช่น +, -, * และ / มีความหมายต่างกันสำหรับ list ของ Python กับ array ของ numpy

เลือกโค้ดที่ให้ผลลัพธ์ตรงกับข้อต่อไปนี้:

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

แพ็กเกจ numpy ถูก import ไว้แล้วในชื่อ np สามารถรันแต่ละตัวเลือกใน IPython Shell เพื่อตรวจสอบผลลัพธ์ได้