「配列の軸」の版間の差分

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  a = np.array(
 
  a = np.array(
    [  [  [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]           ],
+
    [  [  [1, 2], [4, 5], [7, 8]       ],
        [  [10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]  ],
+
        [  [10, 11], [13, 14], [16, 17]  ],
        [  [19, 20, 21], [22, 23, 24], [25, 26, 27]  ]
+
        [  [19, 20], [22, 23], [25, 26]  ]
    ]
+
    ]
 
  )
 
  )
 
 
  print(repr(a))
 
  print(repr(a))
  
 
3次元配列はこんな感じで表示されます。
 
3次元配列はこんな感じで表示されます。
  
  array([[[ 1,  2,  3],
+
  array([[[ 1,  2],
         [ 4,  5,  6],
+
         [ 4,  5],
         [ 7,  8,  9]],
+
         [ 7,  8]],
 
   
 
   
       [[10, 11, 12],
+
       [[10, 11],
         [13, 14, 15],
+
         [13, 14],
         [16, 17, 18]],
+
         [16, 17]],
 
   
 
   
       [[19, 20, 21],
+
       [[19, 20],
         [22, 23, 24],
+
         [22, 23],
         [25, 26, 27]]])
+
         [25, 26]]])
  
 
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、かなり見にくいです。
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この3次元配列とその配列インデックスの関係を表したものが下図です。
 
この3次元配列とその配列インデックスの関係を表したものが下図です。
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[[ファイル:軸.png]]
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これは3次元の配列を、小さな立方体を多数集めた直方体で表現したもので、個々の立方体は最下位次元の配列の要素です。
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垂直とか、水平とか、深さと書いてあるので配列のインデックスのことで、
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垂直(axis=0) とは3次元配列の最上位の次元のインデックスのこと。
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水平(axis=1) とは3次元配列の2番目の次元のインデックスのこと。
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深さ(axis=2) とは3次元配列の3番目(最下位)の次元のインデックスのこと。

2022年5月4日 (水) 07:37時点における版

メインページ>コンピュータの部屋#Python>Numpy Tips


Numpy を使用していると axis というパラメータによく出くわしますが、 あまりよい解説がなく戸惑う人が多いと思います。

そこで「軸(axis)」を簡単に説明してみようと思います。


多次元配列

用語等を解説したいので、とりあえず3次元配列を中心に話を進めます。

まず、3×3×3(shape = (3, 3, 3)) の配列を作ってみます。


python の REPL にこんなコードを入力すると

import numpy as np

a = np.array(
   [   [   [1, 2], [4, 5], [7, 8]        ],
       [   [10, 11], [13, 14], [16, 17]  ],
       [   [19, 20], [22, 23], [25, 26]  ]
   ]
)
print(repr(a))

3次元配列はこんな感じで表示されます。

array([[[ 1,  2],
       [ 4,  5],
       [ 7,  8]],

      [[10, 11],
       [13, 14],
       [16, 17]],

      [[19, 20],
       [22, 23],
       [25, 26]]])

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。

この配列の第1次元の2つ目、第2次元3つ目、第3次元の1つ目にアクセスするには

a[1][2][0]

と書きますが、numpyの配列は

a[1, 2, 0]

とも書けます。便利ですね。もちろん値は 16 になります。

この3次元配列とその配列インデックスの関係を表したものが下図です。

軸.png

これは3次元の配列を、小さな立方体を多数集めた直方体で表現したもので、個々の立方体は最下位次元の配列の要素です。

垂直とか、水平とか、深さと書いてあるので配列のインデックスのことで、

垂直(axis=0) とは3次元配列の最上位の次元のインデックスのこと。

水平(axis=1) とは3次元配列の2番目の次元のインデックスのこと。

深さ(axis=2) とは3次元配列の3番目(最下位)の次元のインデックスのこと。