「ANDゲート」のイメージをグラフにしてみたい〜

Question

「ゼロから作るDeepLearning」（斉藤康毅/オライリー・ジャパン）を参考に､ANDゲートの（任意の値を入れ､０と１のいずれかが出力される）クラスを書いてみました｡

w1,w2,θ = 0.5,0.5,0.8

class AndClass:
    def __init__(self,x1,x2):
        self.x1=x1
        self.x2=x2
    def AND(self):
        y=self.x1*w1+self.x2*w2
        if y <=θ:
            return 0
        else:
            return 1

a1=AndClass(0.8,0.8)
a1.AND()

0

a2=AndClass(0.9,0.9)
a2.AND()

1

ご覧のとおり､出力の確認にあたり､逐一､値を入れて確かめる...というのは､やっかいでして｡できれば､グラフでざっくりした感じを､つかんでみたいのです｡

◎質問です｡

横軸をx1､縦軸をx2とした､出力される0と１を区分するグラフは描けるものでしょうか｡以下のようなイメージとなります（ご参考程度に｡グラフィックのソフトで当てずっぽうで描いています）｡できるようなら､記述の方法をご教示くださいませ｡

◎やってみたこと｡

import numpy as np

#x1､x2の任意の範囲を設ける
x1=np.arange(-3,3,0.1)
x2=np.arange(-3,3,0.1)

#x1,x2の値をリスト化する
x1_arr=[]
for i in (x1):
    x1_arr.append(i)

x2_arr=[]
for i in (x2):
    x2_arr.append(i)

#引数に､上記のリストの値を入れ､インスタンスを作ろうとしたところで､爆死〜 そのあとmatplotlibで､何とかして続けたいと思ったのですが...
#そもそも､インスタンスを作るときにリストなど使えないだろうとも...
a3=AndClass(x1_arr,x2_arr)
a3.AND()

Comments

[meg_]

Pythonでのグラフ描画の方法を学んでから実装した方が良さそうに思います。

[okahijiki]

ご指摘､ありがとうございまーす｡これからも学びを続けていきたいと存じますー｡

Answer 1

numpy.vectorizeを使うと少し簡潔に書けます。
参考：numpy.vectorizeの使い方

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

w1,w2,θ = 0.5,0.5,0.8

class AndClass:
    def __init__(self,x1,x2):
        self.x1=x1
        self.x2=x2
    def AND(self):
        y=self.x1*w1+self.x2*w2
        if y <=θ:
            return 0
        else:
            return 1

def F(x, y):
    a = AndClass(x, y)
    return a.AND()

fv = np.vectorize(F)

x = np.arange(-3,4,0.1) # 範囲はお好みで
xs, ys = np.meshgrid(x, x)
zs = fv(xs, ys)

plt.contourf(xs, ys, zs, cmap='Blues')
plt.show()

Comments

[okahijiki]

ご回答､ありがとうございました｡
当てずっぽうで､じぶんなりに､じぶんの作ったクラスに､
a=AndClass(x1,x2)
a.AND()
を､ためしたり､ジタバタしておりました｡
がしかし､インスタンスの引数に1,0のような数値でなく､x1,x2を入れるのは不可（エラー表示される）ということで､あえなく撃沈…
ご教示いただいたような､クラスの属性にx,yの引数を渡す､新たに関数f()を作るアイデアは､考えも及びませんでした｡
np.vectorize､ご紹介ありがとうございます｡おかげさまでイメージ通りの表示がなされました｡ほんじつ休日を利用して､マスターしてみたいと存じます｡

Answer 2

自分も勉強しながら書いてみました。
今の実装だとAND()は配列を受け付けられません。
numpyにはそれをできるようにする「ユニバーサル関数化」という手法があるそうです。

X,Yを入力、Zに結果にするような3Dグラフを書いてみました。

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


w1,w2,Theta = 0.5,0.5,0.8

class AndClass:
    def __init__(self,x1,x2):
        self.x1=x1
        self.x2=x2
    def AND(self):
        y=self.x1*w1+self.x2*w2
        if y <= Theta:
            return 1
        else:
            return 0

def func1(x, y):
    return AndClass(x,y).AND()

x = np.arange(-3.0, 3.0, 0.1)
y = np.arange(-3.0, 3.0, 0.1)

X, Y = np.meshgrid(x, y)

ufunc1 = np.frompyfunc(func1, 2, 1)
Z = ufunc1(X, Y)

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)

ax.set_xlabel("x")
ax.set_ylabel("y")
ax.set_zlabel("AND(x, y)")

ax.plot_wireframe(X, Y, Z)
plt.show()

Comments

[okahijiki]

ご回答､ありがとうございます｡

新たな関数func()を作るのですね｡その発想がなく､まずは､こちらで､つまずいてしまっていました｡

np.meshgrid､はじめて知りました｡ありがとうございます｡きょう､集中して学んでみようとおもいます｡
表示は､想像していた以上の3Dとなりました｡表示された瞬間､アッと思ったりしました｡新鮮ですー｡