NumPyの.shapeの結果が、()となる理由が知りたいです。

Question

最初に乱数を生成しました

# import NumPy into Python
import numpy as np

# Create a 1000 x 20 ndarray with random integers in the half-open interval [0, 5001).
X = np.random.randint(0, 5001, (1000, 20))

# print the shape of X
print(X)
print(X.shape)

結果はこうでした　

[[1161 4207 3983 ..., 2796  891 2731]
 [ 513  706 4906 ..., 4809 3908  569]
 [2797 3770 3002 ..., 2363  306 4878]
 ..., 
 [4486 3713 3238 ..., 3307 3649 2036]
 [ 865 4330 4570 ..., 3337 2015  899]
 [1186 1731 4721 ..., 2257 2443 4611]]
(1000, 20)

この時点では1000*20でした。

次にこうしました。各列の値の平均と、標準偏差を求めました。

# Average of the values in each column of X
ave_cols = np.mean(X)
print(X)
# Standard Deviation of the values in each column of X
std_cols = np.std(X)
print(X)

結果はこうでした。

[[1942 3172  560 ..., 2772 3432  732]
 [4857 1131 3693 ..., 1612 1343 3949]
 [2666 3067 1401 ..., 2343  762 3730]
 ..., 
 [3148 3801 2449 ..., 3532  479   37]
 [ 580  769  853 ..., 1193  701 4058]
 [ 507  502 2393 ..., 3413 3153 1916]]

[[1942 3172  560 ..., 2772 3432  732]
 [4857 1131 3693 ..., 1612 1343 3949]
 [2666 3067 1401 ..., 2343  762 3730]
 ..., 
 [3148 3801 2449 ..., 3532  479   37]
 [ 580  769  853 ..., 1193  701 4058]
 [ 507  502 2393 ..., 3413 3153 1916]]

そして最後に、shapeを求めました。

# Print the shape of ave_cols
ave_cols.shape

# Print the shape of std_cols
std_cols.shape

結果はこうでした。

()

1. まず、なぜ結果が一つだけなのか。
2. どういう工程を経てこの結果が表示されたのか

どなたか教えてくださいませんでしょうか

Answer 1

numpy.meanとnumpy.stdはaxisの指定がない場合スカラを返します。つまり配列の形状に関係なく、全要素に対して計算した平均・標準偏差が得られているということです。

また、numpyのスカラは「0次元配列」的にndimとshape属性を持っていますが、実際的な意味はありません。

Average of the values in each column of XやStandard Deviation of the values in each column of Xを計算したい場合はaxis引数を指定する必要があります。おそらくはaxis=0で良いでしょう。

numpy.mean — NumPy v1.17 Manual
numpy.std — NumPy v1.17 Manual

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# Average of the values in each column of X
ave_cols = np.mean(X)
print(X)
# Standard Deviation of the values in each column of X
std_cols = np.std(X)
print(X)

ここでXをprintしているのは確認として無意味。

()

Jupyterのセル等であれば、セルの中で最後に評価された式が印字されます。それ以外に明示的に印字したいものがある場合、print関数などを使ってください。