Что будет результатом выражения arr + 10, если arr = np.array([1, 2, 3])?
AБудет ошибка, потому что нельзя прибавлять число к массиву.
BПолучится список
[1, 2, 3, 10] (как добавление элемента).CПолучится
np.array([11, 12, 13]).DПолучится скаляр 16.
Правильный ответ. При broadcasting скаляр применяется ко всем элементам
ndarray поэлементно.Разбор
Broadcasting в NumPy позволяет выполнять операции между массивом и скаляром без явного цикла. В выражении arr + 10 число 10 «растягивается» до формы массива и прибавляется к каждому элементу, что даёт np.array([11, 12, 13]).
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
У вас два массива:
a = np.array([1, 2, 3]) и b = np.array([[1, 2, 3]]). Что верно про их размерность и форму?Ещё вопросы по теме «NumPy: основы»
- После `import numpy as np` вы сравниваете операции над Python `list` и NumPy `ndarray`. Что верно для `lst * 2` и `arr * 2`, где `lst = [1, 2, 3]`, а `arr = np.array([1, 2, 3])`?
- Какое значение вернёт `arr.shape`, если `arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])`?
- Пусть `x = np.array([[1, 2], [3, 4]])`. Чему равен результат `np.sum(x, axis=0)`?
- Вы считаете метрику по большому массиву чисел и выбираете NumPy вместо Python `list`. Почему операции вроде `arr * 1.1` на `ndarray` обычно быстрее, чем цикл `for` по `list`?
- Что вернёт `arr.shape`, если `arr = np.arange(6).reshape(2, 3)`?
- Все вопросы по «NumPy: основы» →