Hiệu ứng phụ của NumPy

numpy rất mạnh khi thực hiện số học véc-tơ. Tuy nhiên, nếu so sánh với danh sách (list) thông thường của Python, sẽ có một vài khác biệt.

Thứ nhất, mảng numpy không thể chứa các phần tử có kiểu khác nhau. Nếu bạn trộn kiểu, như boolean và số nguyên, numpy sẽ tự động chuyển chúng về một kiểu chung. Boolean như True và False được coi như 1 và 0 khi kết hợp với số, nên mảng cuối cùng sẽ thành số nguyên.

Thứ hai, các toán tử số học thường gặp như +, -, * và / có ý nghĩa khác nhau đối với list Python thông thường và mảng numpy.

Chọn đoạn mã tạo ra đầu ra sau:

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

Gói numpy đã được import là np. Bạn có thể chạy từng lựa chọn trong IPython Shell để xem đầu ra.

Possible answers

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])

Exercise

Hiệu ứng phụ của NumPy

Instructions

Possible answers

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

Instructions

Possible answers

Exercise