[数字:数字]の意味とif not instanceの意味の質問

Question

前提・実現したいこと

Pythonで異常検知の勉強をしていて、
https://blog.tsurubee.tech/entry/2017/10/11/221255
のサイトを参考にしています。
今はまだ人のコードを読んで意味を理解しているだけです。
初歩的なことで申し訳ないのですが、意味の分からないコードがあり、調べても出てきにくいので教えてください。
###①下記コードの意味を教えてください。
for t in range(start, end+1):
matrix[:, i] = data[t-1:t-1+row]
i += 1

　matrixという行列の第i列に行数(t-1)列数(t-1+row)という行列を入れる？
列に行列を入れるというのが違和感あるので私が間違った解釈してしまっている気がするのですが、
簡単に意味を教えてください。

###②if not instanceはどういう意味でしょうか。
インスタンスではないとき？
該当コードは下記です。
if not isinstance(data, np.ndarray):
data = np.array(data)
"""
data : array_like
Input array or object that can be converted to an array.
"""
という説明書きありです。

該当のソースコード

import numpy as np

def extract_matrix(data, start, end, w):
    row = w
    column = end - start + 1
    matrix = np.empty((row, column))
    i = 0
    for t in range(start, end+1):
        matrix[:, i] = data[t-1:t-1+row]
        i += 1

    return matrix

def sst(data, w, m=2, k=None, L=None):
    """
    Parameters
    ----------
    data : array_like
           Input array or object that can be converted to an array.
    w    : int
           Window size
    m    : int
           Number of basis vectors
    k    : int
           Number of columns for the trajectory and test matrices
    L    : int
           Lag time

    Returns
    -------
    Numpy array contains the degree of change.
    """
    # Set variables
    if not isinstance(data, np.ndarray):
        data = np.array(data)
    if k is None:
        k = w // 2
    if L is None:
        L = k // 2
    T = len(data)

    # Calculation range
    start_cal = k + w
    end_cal = T - L + 1

    # Calculate the degree of change
    change_scores = np.zeros(len(data))
    for t in range(start_cal, end_cal + 1):
        # Trajectory matrix
        start_tra = t - w - k + 1
        end_tra = t - w
        tra_matrix = extract_matrix(data, start_tra, end_tra, w)

        # Test matrix
        start_test = start_tra + L
        end_test = end_tra + L
        test_matrix = extract_matrix(data, start_test, end_test, w)

        # Singular value decomposition(SVD)
        U_tra, _, _  = np.linalg.svd(tra_matrix, full_matrices=False)
        U_test, _, _ = np.linalg.svd(test_matrix, full_matrices=False)
        U_tra_m  = U_tra[:, :m]
        U_test_m = U_test[:, :m]
        s = np.linalg.svd(np.dot(U_tra_m.T, U_test_m), full_matrices=False, compute_uv=False)
        change_scores[t] = 1 - s[0]

    return change_scores

Answer 1

matrixという行列の第i列に行数(t-1)列数(t-1+row)という行列を入れる？

「matrixという行列の第i列に、1次元配列dataの添え字t-1からt-1+row-1までの値を入れる」
です。

if not isinstance(data, np.ndarray):

「dataがnp.ndarrayクラスのインスタンスでなければ」
です。

Comments

[tomomonX]

ありがとうございます。助かりました。
instanceとisinstanceごっちゃになってました。

Answer 2

①下記コードの意味を教えてください。

data[t-1 : t-1 + row] はスライスです。
data が何次元配列なのかによって、意味が変わりますが、2次元配列であれば、data の t - 1 行目から t - 1 + row - 1 行目までのスライスになります。(a[start:end] とした場合、end は含まない)

import numpy as np

a = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]])

print(a[1:3])  # 1行目 ～ 2行目
# [[3 4 5]
#  [6 7 8]]

print(a[:, 1:3])  # 1列目 ～ 2列目
# [[1 2]
#  [4 5]
#  [7 8]]

numpy のスライス機能について勉強するといいと思います。「numpy スライス」で検索すると、情報が出てきます。

NumPy配列のスライシング機能の使い方 - DeepAge

②if not instanceはどういう意味でしょうか。

まず isinstance() という関数は、isinstance(obj, type) でオブジェクト obj が型 type かどうかを判定する組み込み関数です。

今回の場合はオブジェクト data が numpy 配列の型である numpy.ndarray かどうかを isinstance(data, np.ndarray) で判定し、not なので、numpy 配列でない場合は if 文の中身が実行されます。
data = np.array(data) はオブジェクト data を numpy.array() 関数で numpy 配列に変換しています。

まとめると、「data が numpy 配列でなければ、numpy 配列にする」というコードです。

if not isinstance(data, np.ndarray):
    data = np.array(data)

Comments

[tomomonX]

ありがとうございます。
とても丁寧で詳しく、勉強になりました。