Към основното съдържание
🔒 Режим за преглед. Първите петнадесет урока на Foundations са безплатни; този е Pro. Стартирайте 7-дневен trial, за да отключите редактора, AI подсказките и останалата част от курса. Изисква се карта, отменете по всяко време в Dashboard.Стартирай 7-дневен trial →
⚡
← Курсове›Senior Deep-DivesModule 2 · CPython performance · Recap›Модели за векторизация на NumPypredict47 / 161
+125 XP
Задача🌐 shown in EN
📝 **Question:** Predict the exact output. Four vectorization patterns in one trace: (1) scalar broadcast \`a * 2\`, (2) scalar add on a 2D matrix, (3) row-broadcast \`m + row\` where the 1D row stretches across both rows of the matrix, (4) boolean mask \`a[a > 2]\`. \`.tolist()\` is used everywhere to keep output stable across NumPy versions. 📋 Pick the right answer. 💡 **Hint:** Re-read the theory above if unsure.
Предскажи изхода

Прочети кода внимателно

import numpy as np


a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = a * 2
print(b.tolist())

m = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print((m + 10).tolist())

row = np.array([10, 20])
print((m + row).tolist())

mask = a > 2
print(a[mask].tolist())
print(int(np.sum(a)))

Какво ще изведе програмата? Напиши тук: