44 已知代码如下，matrix3的结果不是? matrix1 = np. array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) matrix2 = np. array([[1, 2, 3]]) matrix3 = matrix1 - matrix2 A. 报错 B. array([[0, 0, 0], [3, 3, 3], [6, 6, 6]]) C. array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) D. array([[1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]])

### 问题解析 题目要求我们确定 `matrix3` 的结果，给定的代码如下： ```python import numpy as np matrix1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) matrix2 = np.array([[1, 2, 3]]) matrix3 = matrix1 - matrix2 ``` ### 代码解析 1. **矩阵 `matrix1`**: ```python matrix1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) ``` `matrix1` 是一个 3x3 的二维数组，内容如下： ``` [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] ``` 2. **矩阵 `matrix2`**: ```python matrix2 = np.array([[1, 2, 3]]) ``` `matrix2` 是一个 1x3 的二维数组，内容如下： ``` [[1, 2, 3]] ``` 3. **矩阵 `matrix3`**: ```python matrix3 = matrix1 - matrix2 ``` 这里进行了矩阵的减法操作。在 NumPy 中，当两个数组的形状不匹配时，NumPy 会尝试进行广播（broadcasting）。广播的规则是将较小的数组扩展到与较大数组相同的形状，以便进行逐元素操作。 在这个例子中，`matrix2` 是一个 1x3 的数组，而 `matrix1` 是一个 3x3 的数组。NumPy 会将 `matrix2` 沿着第一个维度（行）广播，使其变成一个 3x3 的数组，内容如下： ``` [[1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]] ``` 然后进行逐元素减法： ``` [[1, 2, 3], - [[1, 2, 3], = [[0, 0, 0], [4, 5, 6], [1, 2, 3], [3, 3, 3], [7, 8, 9]] [1, 2, 3]] [6, 6, 6]] ``` ### 选项分析 - **选项 A: 报错** - 不正确。根据广播规则，NumPy 会自动处理形状不匹配的问题，不会报错。 - **选项 B: array([[0, 0, 0], [3, 3, 3], [6, 6, 6]])** - 正确。这是根据广播规则计算得到的结果。 - **选项 C: array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])** - 不正确。这是 `matrix1` 本身，而不是 `matrix1 - matrix2` 的结果。 - **选项 D: array([[1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]])** - 不正确。这是 `matrix2` 广播后的结果，而不是 `matrix1 - matrix2` 的结果。 ### 最终答案 `matrix3` 的结果不是 `array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])`，因此正确答案是： **C array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])**