Побічні ефекти NumPy

numpy чудово підходить для векторної арифметики. Але якщо порівняти його можливості зі звичайними списками Python, деякі речі відрізняються.

По-перше, масиви numpy не можуть містити елементи різних типів. Якщо ви змішуєте типи, як-от булеві значення та цілі числа, numpy автоматично перетворює їх до спільного типу. Булеві значення True і False під час поєднання з числами розглядаються як 1 і 0, тож у підсумку масив стає цілими числами.

По-друге, звичні арифметичні оператори, як-от +, -, * і /, мають інше значення для звичайних списків Python і масивів numpy.

Виберіть код, який дає такий результат:

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

Пакет numpy уже імпортовано як np. Ви можете запустити кожен варіант в IPython Shell, щоб побачити результат.