NumPy 的一些"副作用"

numpy 非常适合做向量运算。不过，与常规的 Python 列表相比，有些行为是不同的。

首先，numpy 数组中的元素类型必须一致。如果您混用类型（例如布尔值和整数），numpy 会自动将它们转换为一种公共类型。布尔值 True 和 False 在与数字一起运算时会被当作 1 和 0，因此最终数组会变成整数类型。

其次，常见的算术运算符（如 +、-、* 和 /）在常规 Python 列表与 numpy 数组上的含义不同。

请选择会得到以下输出的代码：

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

numpy 包已以 np 导入。您可以在 IPython Shell 中运行每个选项来查看其输出。

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])

упражнение