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NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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ndarrayのインスタンス変数shapeの第二引数がわからない。

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397閲覧

投稿2022/12/02 13:34

編集2022/12/02 15:17

前提

TensorflowでHSV色空間を利用して、画像分類を勉強しています。
添付のコードの通り、.shapeで、配列の情報を取得し確認しようとしたのですが、第二引数の値が何を指しているのかわかりません。
知識ある方、ご教授いただければ幸いです。

実現したいこと

配列情報の解明

該当のソースコード

import tensorflow as tf from tensorflow import keras import cv2 as cv import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import glob import os x_train = [] #訓練用のimage y_train = [] #訓練用のlabels  x_test = [] #テスト用のimage y_test = [] #テスト用のimage for n in glob.glob(".\\image1\\*\\*\\*.jpg"): img = cv.imread(n) hsv = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV) hsv = cv.resize(hsv, (100,150)) #各配列に振り分け if n.split("\\")[2] == "train": x_train.append(hsv.flatten().astype(np.float32) / 255.0) y_train.append(int(n.split("\\")[3].split("_")[0])) elif n.split("\\")[2] =="test": x_test.append(hsv.flatten().astype(np.float32) / 255.0) y_test.append(int(n.split("\\")[3].split("_")[0])) x_train = np.array(x_train) y_train = np.array(y_train) x_test = np.array(x_test) y_test = np.array(y_test) print("x_train(訓練データ): "+str(x_train.shape)) print("y_train(訓練データラベル): "+str(y_train.shape)) print("x_test(テストデータ): "+str(x_test.shape)) print("y_test(テストデータラベル): "+str(y_test.shape))

out
イメージ説明

試したこと

ndarrayやshape()について調べたが、情報が得られなかった。

補足情報

trainデータ数:853
tsetデータ数:16

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TakaiY

2022/12/02 14:38

提示されているコードに shape() はなく、「第二引数」も無いのですが、 第二引数とおっしゃっているのはどれのことでしょう?
meg_

2022/12/02 14:41

> ndarrayやshape()について調べたが、情報が得られなかった。 どのように調べたのでしょうか?ネット検索の場合、「情報が得られなかった」とは検索結果が0だったということでしょうか?
ktmr

2022/12/02 14:57

コメントありがとうございます。 >提示されているコードに shape() はなく、「第二引数」も無いのですが、 第二引数とおっしゃっているのはどれのことでしょう? 説明不足ですみません。 print("x_train(訓練データ): "+str(x_train.shape))の出力結果、45000という値がどこから出てくるのかわからないということです。
ktmr

2022/12/02 14:58

>どのように調べたのでしょうか?ネット検索の場合、「情報が得られなかった」とは検索結果が0だったということでしょうか? ネット検索です。解決に至るほどの情報が得られなかったということです。

回答1

0

ベストアンサー

print("x_train(訓練データ): "+str(x_train.shape))の出力結果、45000という値がどこから出てくるのかわからないということです。

読み込んだ jpeg のデータの数が、 45000個だったということです。


shape は ndarray の 変数ですので、 shape() と書くのは不適切です。

()の中に入っているものを引数と呼ぶわけではないので、結果の「(16, 45000)」は引数ではありません。
あえて言うならタプルですね。 「shapeの2番目の値がわからない」ってかんじですかね。

投稿2022/12/02 15:12

編集2022/12/02 15:22
TakaiY

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ktmr

2022/12/02 15:15

>shape は ndarray の 変数ですので、 shape() と書くのは不適切です。 失礼しました。私の知識不足です。 >読み込んだ jpeg のデータの数が、 45000個だったということです。 情報に乗せてなかったのですが、x_train内のデータ数は853でx_test内のデータ数が16です。 そのため、45000という値がどこから来るのかわかりませんでした。
TakaiY

2022/12/02 15:20 編集

それらの数字は shape の 1番目の値になっていますよね? で、 それぞれのjpegのデータの中身が45000個あるということです。 jpegそのものが 45000個のデータからできていたからその数になっている、と言えばわかりやすいですかね。
ktmr

2022/12/02 15:22

画像1つにつき、45000個のデータで構成されているということですか?
TakaiY

2022/12/02 15:23

そうです。
ktmr

2022/12/02 15:24

ありがとうございます!勉強になりました!

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