pythonのデータセットでわからないところがあります。

このようなコードがありました。
配列のスライスのことだと思いますがxとtではどういう意味があるのでしょうか

x_ = dataset[:,:10]
t_ = dataset[:,10].reshape(-1)

meg_

2020/11/28 10:34

dataset、x_、t_それぞれをprint出力して値を確認されてはどうでしょうか？

kasappi

2020/11/28 14:16

RNNの途中にあり、print出力ができませんでした。おそらくx_を二次元配列の全ての行の9列目までのインデックスの要素に代入して t_を一次元配列の全ての行の9列目までのインデックスの要素に代入するということかな？と解釈してみました。

行動規範の内容に同意します

回答2件

ベストアンサー

[:,:10]という記法を使っているのでnumpyのndarrayですね。

ご質問の件は、ndarrayのスライスです。
リストなどの列型のスライスと表記は同じです。ndarrayの場合にはスライスは、viewとなるので注意してください。

一般的なスライスは以下のようなものです。

python
1>>> total_list = [0,1,2,3]
2>>> sub_list_3 = total_list[:3]
3>>> print(sub_list_3)
4[0, 1, 2]
5>>> sub_list_3[0] = 100
6>>> print(sub_list_3)
7[100, 1, 2]
8>>> print(total_list)
9[0, 1, 2, 3]

リストのスライスはリストです。リストのスライスの値を変えても元のリストは変わりません。

ndarrayのスライスがviewであるというのは、同じデータを共有していて見え方が違うだけだという意味です。したがって、スライスの要素の変更は元のndarrayにも反映します。
以下の例をご参照ください。

python
1>>> total_array = np.array([[0,1,2,3],[10,11,12,13],[20,21,22,23]])
2>>> sub_array = total_array[:,:3]
3>>> print(sub_array)
4[[ 0  1  2]
5 [10 11 12]
6 [20 21 22]]
7>>> sub_array[0,0] = 100
8>>> print(sub_array)
9[[100   1   2]
10 [ 10  11  12]
11 [ 20  21  22]]
12>>> print(total_array)
13[[100   1   2   3]
14 [ 10  11  12  13]
15 [ 20  21  22  23]]