numpy 为什么有时候输出带array,有时候不带

### 回答1：
在使用 numpy 库时，有时候会输出带 "array" 的结果，有时候不带 "array"。这是因为 numpy 数组的输出形式取决于该数组的使用方式以及输出函数的实现方式。

举个例子，如果使用 print() 函数输出一个 numpy 数组，输出结果就会带 "array"，例如：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])
print(arr)

输出结果为：

[1 2 3]

而如果将该数组作为参数传递给其他函数，输出结果可能就不带 "array"，例如：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])
np.sum(arr)

输出结果为：

6

这是因为不同函数对于 numpy 数组的输出方式可能不同，有些函数可能会自动将数组转换为其他数据类型或格式，从而不再显示 "array"。

### 回答2：
在使用 NumPy 库时，输出结果是否带有 "array" 取决于以下几个因素：

1. 函数返回值类型：某些 NumPy 函数返回标量值，例如 `np.sum()`、`np.mean()` 等，这些函数的输出不带有 "array"，因为它们返回的是单个值，而不是数组。

2. 对象的类型：当创建一个 NumPy 数组时，它将被默认设置为 NumPy 的多维数组对象。当对该对象进行打印操作时，输出的结果带有 "array"。

3. 显示设置：也可以根据个人的显示设置决定是否显示 "array"。通过修改 NumPy 的显示选项，可以控制输出的格式以及是否显示 "array"。例如，可以通过 `np.set_printoptions()` 函数设置显示选项：

    import numpy as np
    np.set_printoptions(precision=2, suppress=True)

在这个设置下，输出将不会带有 "array"，而且小数部分的精度将被设置为2，科学计数法也将被禁用。

总结起来，当输出结果为标量值时，不带有 "array"；而当输出结果为数组对象时，默认显示标示为 "array"。如果需要更改输出的格式，可以通过修改显示选项来控制。