配列の軸 - 変更履歴

Nakamuri: /* 2次元配列の軸 */

2022-05-04T09:57:41Z

‎2次元配列の軸

Nakamuri: /* 2次元配列の軸 */

2022-05-04T09:56:43Z

‎2次元配列の軸

Nakamuri: /* 2次元配列の軸 */

2022-05-04T09:53:30Z

‎2次元配列の軸

Nakamuri: /* 4次元以上の配列の軸 */

2022-05-04T09:52:35Z

‎4次元以上の配列の軸

Nakamuri: /* 軸 */

2022-05-04T09:52:10Z

‎軸

Nakamuri: /* 2次元配列の軸 */

2022-05-04T09:45:05Z

‎2次元配列の軸

Nakamuri: /* 軸 */

2022-05-04T09:39:25Z

‎軸

Nakamuri: /* 軸 */

2022-05-04T09:35:46Z

‎軸

Nakamuri: /* 多次元配列 */

2022-05-04T09:32:48Z

‎多次元配列

Nakamuri: /* 多次元配列 */

2022-05-04T09:27:39Z

‎多次元配列

@@ 112行: / 112行: @@
   axis=1 の次元のインデックス値→ 列番号
-ですが、軸の表す方向は、行方向, 列方向という意味ではなくて、
+となります。ただし、軸の表す方向は、行方向, 列方向という意味ではなくて、
-  axis=0 → 行を横断する方向 = 列に沿う方向
+  axis=0 → 行を横断する方向 = 列に沿う方向 = 列方向
-  axis=1 → 列を横断する方向 = 行に沿う方向
+  axis=1 → 列を横断する方向 = 行に沿う方向 = 行方向
 となるので、混乱しないように。

@@ 107行: / 107行: @@
 ==2次元配列の軸==
-次元配列は行列として扱うことが多いですが。その場合 '''axis(軸)''' は
+次元配列は行列として扱うことが多いですが、その場合 '''axis(軸)''' は
   axis=0 の次元のインデックス値→ 行番号

@@ 109行: / 109行: @@
 次元配列は行列として扱うことが多いですが。その場合 '''axis(軸)''' は
-  axis=0 のインデックス値→ 行番号
+  axis=0 の次元のインデックス値→ 行番号
-  axis=1 のインデックス値→ 列番号
+  axis=1 の次元のインデックス値→ 列番号
 ですが、軸の表す方向は、行方向, 列方向という意味ではなくて、
-  axis=0 → 行を横断する方向 = 列方向(列に沿う方向)
+  axis=0 → 行を横断する方向 = 列に沿う方向
-  axis=1 → 列を横断する方向 = 行方向(行に沿う方向)
+  axis=1 → 列を横断する方向 = 行に沿う方向
 となるので、混乱しないように。

@@ 97行: / 97行: @@
 '''axis(軸)'''は
-番目の次元のインデックス → axis=0
+番目の次元 → axis=0
-番目の次元のインデックス → axis=1
+番目の次元 → axis=1
-番目の次元のインデックス → axis=2
+番目の次元 → axis=2
-番目の次元のインデックス → axis=3
+番目の次元 → axis=3
-番目の次元のインデックス → axis=4
+番目の次元 → axis=4
 というように覚えておけばよいでしょう。3次元以下の配列でもこれで十分かもしれません。

@@ 73行: / 73行: @@
 '''axis(軸)''' とは簡単に言ってしまえば
 * 配列の次元に付けた番号
-* インデックスを変化させたときの方向
+* 番号の示す配列の次元のインデックスを変化させたときの方向
 たいていは関数のパラメータとして、どの次元のインデックスを変化させて処理するかを表していると考えてもよいです。
@@ 82行: / 81行: @@
 図で各軸(axis)の幾何学的な意味と次元の関係は
-axis = 0 → 垂直方向のインデックス(vertical) = 1番目(最上位)の次元のインデックス
+axis = 0 → 垂直方向の次元(vertical) = 1番目(最上位)の次元 = 1番目(最上位)のインデックスが変化する方向
-axis = 1 → 水平方向のインデックス(horizontal) = 2番目の次元のインデックス
+axis = 1 → 水平方向の次元(horizontal) = 2番目の次元 = 2番目のインデックスが変化する方向
-axis = 2 → 深さ方向のインデックス(depth) = 3番目(最下位)の次元のインデックス
+axis = 2 → 深さ方向の次元(depth) = 3番目の次元 = 3番目のインデックスが変化する方向
-尚、いろんなサイトの numpy の解説では 図の深さ方向を axis = 0 と紹介するのが一般的です。
+尚、いろんなサイトの numpy の解説では 図の深さ方向を axis = 0 と紹介するのが一般的ですが、
+軸方向へ配列を連結する np.vstack(axis=0方向), np.hstack(axis=1方向), np.dstack(axis=2方向) 関数の名称から
-しかし、軸方向へ配列を連結する np.vstack(axis=0方向), np.hstack(axis=1方向), np.dstack(axis=2方向) 関数の名称を考えると
+numpy の実装者たちが axis=0 → 垂直、axis=1 → 水平、axis=2 → 奥行　と考えているようなので、
-numpy の実装者たちが axis=0 → 垂直、axis=1 → 水平、axis=2 → 奥行　と考えているようなので、このような図にしてみました。
+このような図にしてみました。
 ==4次元以上の配列の軸==

@@ 88行: / 88行: @@
 axis = 2 → 深さ方向のインデックス(depth) = 3番目(最下位)の次元のインデックス
-尚、numpy の解説では 図の深さ方向を axis = 0 と紹介するのが一般的ですが、
+尚、いろんなサイトの numpy の解説では 図の深さ方向を axis = 0 と紹介するのが一般的です。
-軸方向へ配列を連結する np.vstack(axis=0方向), np.hstack(axis=1方向), np.dstack(axis=2方向) 関数の名称を鑑み
-奥行方向を axis=2 としました。
-これは直方体を見る目の方向の違いであって、どうでもよい話ですが、numpyの関数名称を理解するにはこちらの方が良いです。
+しかし、軸方向へ配列を連結する np.vstack(axis=0方向), np.hstack(axis=1方向), np.dstack(axis=2方向) 関数の名称を考えると
 ==4次元以上の配列の軸==

←前の版		2022年5月4日 (水) 09:35時点における版
80行:		80行:
	具体的な意味は、axis をパラメータに取る関数の仕様によりかなり変わってきます。		具体的な意味は、axis をパラメータに取る関数の仕様によりかなり変わってきます。

		+	図で各軸(axis)の幾何学的な意味と次元の関係は

	axis = 0 → 垂直方向のインデックス(vertical) = 1番目(最上位)の次元のインデックス		axis = 0 → 垂直方向のインデックス(vertical) = 1番目(最上位)の次元のインデックス

@@ 47行: / 47行: @@
          [23, 24]]])
-numpyの ndarray は自身を表示するとき、最も下位の次元の要素を横に並べて表示し、他の次元は縦に並べて表示するので、かなり見にくいです。
+numpyの ndarray は自身を表示するとき、最も下位の次元の要素を横に並べて表示し、他の次元は縦に並べて表示するので、
-この配列の第1次元の２つ目、第２次元の３つ目、第3次元の1つ目の要素にアクセスするには、各次元の配列インデックスを使って
+この配列の第1次元目の２つ目の要素の中の、第２次元目の３つ目の要素の中の、第3次元目の1つ目の要素にアクセスするには、
   a[1][2][0]
-と書きますが、numpyの配列では
+と書けばできます。さらに、numpyの配列では
   a[1, 2, 0]
-とも書けます。便利ですね。もちろん値は 11 になります。
+と簡略に書くこともできます。便利ですね。もちろん値は 11 になります。
 ==軸==

←前の版		2022年5月4日 (水) 09:27時点における版
13行:		13行:
	とりあえず3次元配列を中心に話を進めます。		とりあえず3次元配列を中心に話を進めます。

−	~~まず、3×3×2~~(shape = (3, 3, 2)) の配列を作ってみます。	+	まず、3×4×2(shape = (3, 4, 2)) の配列を作ってみます。