matplotlib scatterについて

Question

以下のコードの3行目のscatterの中身がどういう意味なのかよくわかりません。
どなたか教えてください。
よろしくお願いします。

rng = np.random.RandomState(1)
X = np.dot(rng.rand(2, 2), rng.randn(2, 200)).T
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1])
plt.axis

Comments

[meg_]

> 以下のコードの3行目のscatterの中身がどういう意味なのかよくわかりません。
"中身"というのは関数の仕様のことですか？

[Ryo486]

すみません、関数の使用ではなくX[:, 0], X[:, 1]が何を意味しているのかわからないという意味です。

[meg_]

補足情報は質問に追記しましょう。（質問は編集できます）

Answer 1

こちらScatterの中身になります．
GitHub - matplotlib/v3.6.0/lib/matplotlib/pyplot.py#L2773-L2784

追記

構文の意味を知りたいなら，構文の要素で検索すると良いでしょう．今回は「ndarray コロン 意味」でしょうか．もしくは「numpy コロン 意味」でも良いです．出てきた以下のサイトを参考に例示します．

NumPy配列ndarrayの要素・行・列を取得（抽出）、代入 - 整数値（インデックス）で指定

2階以上のテンソルに対して使われるX[:, 0], X[:, 1]の意味はそれぞれ，列方向に0番目の要素全て，及び列方向に1番目の要素全てを取得するものです．2階のテンソルに限り，転置して行方向に0番目の要素の取得X.T[0], X.T[0, :]することや，転置して行方向に1番目の要素を取得するX.T[1], X.T[1, :]のと同じ動作になります．

>>> import numpy as np
>>> X = np.arange(0, 3 * 3, 1).reshape(3, 3)
>>> X
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5],
       [6, 7, 8]])
>>> X[:, 0]
array([0, 3, 6])
>>> X.T[0]
array([0, 3, 6])
>>> X[:, 1]
array([1, 4, 7])
>>> X.T[1]
array([1, 4, 7])

逆に言えば，例示いただいたコードX = np.dot(rng.rand(2, 2), rng.randn(2, 200)).Tの最後で転置.Tが行われていますが，これが無ければ，plt.scatter(X[0], X[1])で十分でした．

3階以上のテンソルに対して使われる(カラー画像処理でよく見る)X[:, :, 0], X[:, :, 1]の意味としては，深さ方向に0番目の要素全て，及び1番目の要素全てを取得するものです．画像配列であるとしたとき，HWC形式のテンソルかつフォーマットがRGBであれば，0番目に赤，1番目に緑，2番目に青の輝度情報が入っていることになりますので，X[:, :, 0]で赤色のレイヤを取得，X[:, :, 1]で緑色のレイヤを取得，といった具合の意味を持ちます．

>>> import numpy as np
>>> X = np.arange(0, 3 * 3 * 3, 1).reshape(3, 3, 3)
>>> X
array([[[ 0,  1,  2],
        [ 3,  4,  5],
        [ 6,  7,  8]],

       [[ 9, 10, 11],
        [12, 13, 14],
        [15, 16, 17]],

       [[18, 19, 20],
        [21, 22, 23],
        [24, 25, 26]]])
>>> X[:, :, 0]
array([[ 0,  3,  6],
       [ 9, 12, 15],
       [18, 21, 24]])
>>> X[:, :, 1]
array([[ 1,  4,  7],
       [10, 13, 16],
       [19, 22, 25]])

N次元配列においてSquare brackets[]を用いてアクセスされるデータは，コロン:のみで全選択，a:bで範囲選択を行って要素を抽出することになります．上の例において，いずれも全選択:と単一要素選択を併用したものです．n次元の配列(N-dimensional array)を扱えるのでndarrayと呼ばれます．