Operações matemáticas em arrays inteiros

Parte da seção Dados e gráficos do Journey de Machine Learning da Coddy. Lição 10 de 60.

Uma loja vendeu 3, 1 e 2 unidades de seus três produtos. Uma lista precisaria de um loop para descobrir quanto cada um rendeu. Um array associa os valores:

Três linhas de células: preços 4, 10, 25 acima de vendidos 3, 1, 2 e, abaixo deles, rendimentos 12, 10, 50, cada um sendo o produto das duas células acima

No código:

prices = np.array([4, 10, 25])
sold = np.array([3, 1, 2])
print(prices * sold)
print(prices * 2)

Isso imprime:

[12 10 50]
[ 8 20 50]

Um único número chega a todos os valores: prices * 2 dobra todos eles. Essa é uma operação matemática elemento a elemento: sem loop, sem índice.

O mesmo vale para +, -, / e **. A divisão sempre resulta em números decimais.

Ao final deste capítulo, linhas como estas avaliarão uma turma inteira.

Desafio

Fácil

Um corredor registrou três corridas. O programa lê as distâncias delas em km e os tempos em minutes. Sem usar um loop:

Crie meters: cada distância em metros (1 km equivale a 1000 m).
Crie pace: os minutos por quilômetro de cada corrida, ou seja, o tempo dividido pela distância.
Imprima ambos após seus rótulos, como abaixo.

Para corridas de 5, 10 e 4 km que levaram 30, 55 e 26 minutos:

Meters: [ 5000 10000  4000]
Minutes per km: [6.  5.5 6.5]

Experimente você mesmo

import numpy as np

km = np.array([int(input()), int(input()), int(input())])
minutes = np.array([int(input()), int(input()), int(input())])

# Escreva seu código abaixo