NumPy 的一些"副作用"

numpy 非常适合进行向量算术运算。但是，如果你将它的功能与常规 Python 列表进行比较，就会发现一些不同之处。

首先，numpy 数组不能包含不同类型的元素。如果你混用不同的数据类型（例如布尔值和整数），numpy 会自动将它们转换为通用类型。当布尔值（True 和 False）与数字结合运算时，它们会被视为 1 和 0，因此该数组最终会转换为整数类型。

其次，典型的算术运算符（例如 +、-、* 和 /）对于常规 Python 列表和 numpy 数组具有不同的含义。

请选择会得到以下输出的代码：

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

numpy 包已通过 np 导入。你可以在 IPython Shell 中运行每个选项，查看其输出。