numpyのarrayを計算に使っているのではないのか？

Question

# coding: utf-8
import numpy as np

w1 = 0.5
w2 = 0.5
theta = -0.55

X = np.array([[0,0],[1,0],[0,1],[1,1]])

y_ = w1 * X[0,0]+w2 * X[0,1]+ theta
print(y_)

y_ = w1 * X[2,0]+w2 * X[2,1]+ theta
print(y_)

y_ = w1 * X[3,0]+w2 * X[3,1]+ theta
print(y_)

というコードで重みと閾値の計算を勉強しました。
しかし、疑問に思ったのが二番目のy_と三番目のy_で、
X[2,0]やX[2,1]や X[3,0]や X[3,1] と書いている点で
これらは

X = np.array([[0,0],[1,0],[0,1],[1,1]])

で定義していない配列です。なので、 X[2,0]やX[2,1]や X[3,0]や X[3,1] は一体どこで定義しているのでしょうか？
numpyのarrayを計算に使っているのではないのでしょうか？

Answer 1

X = np.array([[0,0],[1,0],[0,1],[1,1]])

は2次元配列で、 X[2,0] は1次元目の添え字が2で、2次元目の添え字が0である要素(スカラー)を取り出せ、という意味です。

https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.12.0/reference/arrays.indexing.html#advanced-indexing

配列の要素が0,1だからわかりにくいのでは。

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

Comments

[退会済みユーザー]

ありがとうございます。
X[2,0] は1次元目の添え字が2で、2次元目の添え字が0である要素(スカラー)を取り出せ、という意味
について質問です。
>>> X[2,0]
4
からX[2,0]は４と判定されると思うのですが、
X = np.array([[0,0],[1,0],[0,1],[1,1]])　中に４になりそうな要素が一つもないのですが
どうしてX[2,0]は４と判定されるのでしょうか？

[quickquip]

書いたソースの2行目を見てください。配列の要素が0,1だからわかりにくくなっていると思うので、そうでない配列で試してみるべき、という意図です。

Answer 2

2次元のインデクシングをしているだけのように見えます。

So note that x[0,2] = x[0][2] though the second case is more inefficient as a new temporary array is created after the first index that is subsequently indexed by 2.

Indexing — NumPy v1.12 Manual