Sari la conținutul principal
🔒 Mod previzualizare. Primele cincisprezece lecții Foundations sunt gratuite; aceasta este Pro. Pornește un trial de 7 zile pentru a debloca editorul, sugestiile AI și restul programului. Card necesar, anulează oricând în Dashboard.Pornește trial de 7 zile →
⚡
← Cursuri›Senior Deep-DivesModule 2 · CPython performance · Recap›Modele de vectorizare NumPypredict47 / 161
+125 XP
Sarcină
📝 **Întrebare:** Preziceți rezultatul exact. Patru modele de vectorizare într-o singură urmă: (1) difuzare scalară \`a * 2\`, (2) adăugare scalară pe o matrice 2D, (3) difuzare pe rând \`m + rând\` unde rândul 1D se întinde pe ambele rânduri ale matricei, (4) mască booleană \`a[a > 2]\`. \`.tolist()\` este folosit peste tot pentru a menține ieșirea stabilă în versiunile NumPy. 📋 Alegeți răspunsul potrivit. 💡 **Sugestie:** Recitiți teoria de mai sus dacă nu sunteți sigur.
Prezice ieșirea

Citește codul cu atenție

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)))

Ce va afișa programul? Scrie aici:

💬 Discuție

Fii primul — pune o întrebare sau împărtășește un sfat.
Conectează-te pentru a te alătura discuției. Citirea este gratuită.
Se încarcă discuția…