書籍での学習中に出現したコードが理解できない

Question

質問

ナイーブベイズクラス分類器を学習中に出現したソースコードです。

X[y==label]の[]内がどのような判定をされ動作しているか、理解できません。

該当のソースコード

X = np.array([[0, 1, 0, 1],
             [1, 0, 1, 1],
             [0, 0, 0, 1],
             [1, 0, 1, 0]])
y = np.array([0, 1, 0, 1])

counts = {}
for label in np.unique(y):
    counts[label] = X[y==label].sum(axis=0)
print("Feature counts:\n{}".format(counts))

実行結果

Feature counts:
{0: array([0, 1, 0, 2]), 1: array([2, 0, 2, 1])}

Comments

[tiitoi]

label の定義も質問欄のコードに追加してください

[Majespy]

コメント行で「クラスに対してループ。それぞれの特徴量ごとに非ゼロの数を(加算で)数える」と書いてあるのみです。

Answer 1

numpy の boolean index と呼ばれるものですね。

X = np.array([1,2,3,4])
mask = np.array([True, False, True, False])

print(X[mask]) # 結果： 1, 3

のように bool 配列を使って元の配列一部をピックアップした配列を作っています。

https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/user/basics.indexing.html
ここのページの Boolean or “mask” index arrays の項目に書かれているので読んでみてください。

※ 補足
y==label の部分については、ndarray との比較では各要素と比較された配列として結果が戻ってくるので、label と y の比較結果の bool 配列が得られています。

Comments

[Majespy]

ご回答ありがとうございます。
boolean indexと呼ばれるものがあるのですね、勉強になりました。

Answer 2

Xとyが何を意味しているのかわからないので、答えの見つけ方を記します。

<基本的な考え方>
一行ずつ実行し、処理結果を確認する。関数Aの引数に関数Bが含まれるような場合は、関数Bの処理結果を確認した上で関数Aの処理結果を確認する

<今回のポイント>
X[y==label]の挙動が知りたいということなので、labelの中身(意味内容はわかりませんが、コードによると0,1)を順番に入れ替えて実行するとわかる。
比較演算なので、y==0(あるいは1)の戻り値はTrueかFalse。このTrueやFalseが何を意味しているかはlabelの中身によるので、その辺りと絡めて理解するしかない