Przejdź do treści głównej
🔒 Tryb podglądu. Pierwszych piętnaście lekcji Foundations jest darmowych; ta jest Pro. Rozpocznij 7-dniowy trial, aby odblokować edytor, podpowiedzi AI i resztę kursu. Wymagana karta, anulujesz w dowolnym momencie w Dashboard.Rozpocznij 7-dniowy trial →
← KursySenior Deep-DivesModule 2 · CPython performance · RecapWzory wektoryzacji NumPypredict47 / 161
+125 XP
Zadanie
📝 **Pytanie:** Przewiduj dokładny wynik. Cztery wzorce wektoryzacji w jednym śladzie: (1) rozgłaszanie skalarne \`a * 2\`, (2) dodawanie skalarne na macierzy 2D, (3) rozgłaszanie wierszy \`m + wiersz\`, gdzie wiersz 1D rozciąga się na oba wiersze macierzy, (4) maska ​​logiczna \`a[a > 2]\`. \`.tolist()\` jest używane wszędzie, aby zapewnić stabilność wyników w różnych wersjach NumPy. 📋 Wybierz właściwą odpowiedź. 💡 **Wskazówka:** Jeśli nie jesteś pewien, przeczytaj ponownie powyższą teorię.
Przewiduj wynik

Przeczytaj kod uważnie

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)))

Co wypisze program? Napisz tutaj:

💬 Dyskusja

Zadaj pierwsze pytanie lub podziel się wskazówką.
Zaloguj się aby dołączyć do dyskusji. Czytanie jest darmowe.
Ładowanie dyskusji…