Numpyをインポートせずにnumpyが扱えているのはなぜ？

Question

ニューラルネットワークで画像認識を学習中です。
Cifar10のデータセットを扱う上で、numpyをインポートせずとも特にエラーを吐かないのですが
データ型'numpy.ndarray'を扱うためにはimport numpy は不要なのでしょうか。
また、不要な場合は理由ははぜでしょうか。

基本的なことが分かっておらず恐縮ですがよろしくお願いします。

環境：Anaconda
IDE：Jupyter Notebook

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, models
import matplotlib.pyplot as plt

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data()

class_names = ['airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer',
               'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck']

print(type(train_images))　　
# 出力：<class 'numpy.ndarray'>

Answer 1

「扱う」

datasets.cifar10.load_data()関数の戻り値をtype関数で調べたときに、numpyオブジェクトになっているのは、
tensorflowのライブラリ内でnumpyがimportされており、
load_data()関数内で、numpyオブジェクトが利用されており、numpyオブジェクトが返されているからです。

https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/python/keras/datasets/cifar10.py

モジュール内で'numpy.ndarray'オブジェクトを新たに作成し、'numpy.ndarray'オブジェクトの各関数を利用するような場合は、そのモジュール内でnumpyをimportする必要があります。

Comments

[koyamashinji]

非常にわかりやすいご回答有難うございます。
大変勉強になりました。