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13

fixed context

2022/10/09 22:10

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ps_aux_grep
ps_aux_grep

スコア1579

test CHANGED
@@ -5,7 +5,7 @@
5
5
 
6
6
  [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](https://note.nkmk.me/python-numpy-select-element-row-column-array/#_1)
7
7
 
8
- 2階以上のテンソルに対して使われる`X[:, 0], X[:, 1]`の意味としては，列方向に0番目の要素全て，及び列方向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0番目の要素の取得`X.T[0]`することや，転置して1番目の要素を取得する`X.T[1]`のと同じ動作になります．
8
+ 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．
9
9
 
10
10
  ```Python
11
11
  >>> import numpy as np

12

apped alternate example

2022/10/09 22:06

投稿

ps_aux_grep
ps_aux_grep

スコア1579

test CHANGED
@@ -5,7 +5,7 @@
5
5
 
6
6
  [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](https://note.nkmk.me/python-numpy-select-element-row-column-array/#_1)
7
7
 
8
- 2階以上のテンソルに対して使われる`X[:, 0], X[:, 1]`の意味としては，列方向に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．2階のテンソルに限り，転置して0番目の要素の取得`X.T[0]`することや，転置して1番目の要素を取得する`X.T[1]`のと同じ動作になります．
8
+ 2階以上のテンソルに対して使われる`X[:, 0], X[:, 1]`の意味としては，列方向に0番目の要素全て，及び列方向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0番目の要素の取得`X.T[0]`することや，転置して1番目の要素を取得する`X.T[1]`のと同じ動作になります．
9
9
 
10
10
  ```Python
11
11
  >>> import numpy as np
@@ -23,8 +23,9 @@
23
23
  >>> X.T[1]
24
24
  array([1, 4, 7])
25
25
  ```
26
+ 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．
26
27
 
27
- 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．画像において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．
28
+ 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．
28
29
 
29
30
  ```Python
30
31
  >>> import numpy as np

11

fixed context

2022/10/09 16:08

投稿

ps_aux_grep
ps_aux_grep

スコア1579

test CHANGED
@@ -50,4 +50,4 @@
50
50
  [10, 13, 16],
51
51
  [19, 22, 25]])
52
52
  ```
53
- 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．n次元の配列(N-dimensional array)を扱えるので[ndarray](https://numpy.org/doc/stable/reference/arrays.ndarray.html)と呼ばれます．
53
+ 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](https://numpy.org/doc/stable/reference/arrays.ndarray.html)と呼ばれます．

10

fixed context

2022/10/09 16:07

投稿

ps_aux_grep
ps_aux_grep

スコア1579

test CHANGED
@@ -50,4 +50,4 @@
50
50
  [10, 13, 16],
51
51
  [19, 22, 25]])
52
52
  ```
53
- N次元配列においてSquare brackets`[]`を用いてアクセスされる階級は`[..., 3rd, 2nd, 1st, 0th]`となっており，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．n次元の配列(N-dimensional array)を扱えるので[ndarray](https://numpy.org/doc/stable/reference/arrays.ndarray.html)と呼ばれます．
53
+ 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．n次元の配列(N-dimensional array)を扱えるので[ndarray](https://numpy.org/doc/stable/reference/arrays.ndarray.html)と呼ばれます．

9

fixed context

2022/10/09 15:42

投稿

ps_aux_grep
ps_aux_grep

スコア1579

test CHANGED
@@ -50,3 +50,4 @@
50
50
  [10, 13, 16],
51
51
  [19, 22, 25]])
52
52
  ```
53
+ N次元配列においてSquare brackets`[]`を用いてアクセスされる階級は`[..., 3rd, 2nd, 1st, 0th]`となっており，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．n次元の配列(N-dimensional array)を扱えるので[ndarray](https://numpy.org/doc/stable/reference/arrays.ndarray.html)と呼ばれます．

8

fixed context

2022/10/09 15:31

投稿

ps_aux_grep
ps_aux_grep

スコア1579

test CHANGED
@@ -5,7 +5,7 @@
5
5
 
6
6
  [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](https://note.nkmk.me/python-numpy-select-element-row-column-array/#_1)
7
7
 
8
- 2階以上のテンソルに対して使われる`X[:, 0], X[:, 1]`の意味としては，列方向に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．2階のテンソルに限り，転置して0番目の要素の取得`X.T[0]`することや，転置して1番目の要素を取得する`X.T[1]`のと同じ動作になります．`:`のことをスライスと呼びます．
8
+ 2階以上のテンソルに対して使われる`X[:, 0], X[:, 1]`の意味としては，列方向に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．2階のテンソルに限り，転置して0番目の要素の取得`X.T[0]`することや，転置して1番目の要素を取得する`X.T[1]`のと同じ動作になります．
9
9
 
10
10
  ```Python
11
11
  >>> import numpy as np

7

fixed context

2022/10/09 15:29

投稿

ps_aux_grep
ps_aux_grep

スコア1579

test CHANGED
@@ -1,6 +1,8 @@
1
1
  こちらScatterの中身になります．
2
2
  [GitHub - matplotlib/v3.6.0/lib/matplotlib/pyplot.py#L2773-L2784](https://github.com/matplotlib/matplotlib/blob/v3.6.0/lib/matplotlib/pyplot.py#L2773-L2784)
3
3
  ### 追記
4
+ 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](https://www.google.com/search?q=ndarray+%E3%82%B3%E3%83%AD%E3%83%B3+%E6%84%8F%E5%91%B3)」でしょうか．もしくは「[numpy コロン 意味](https://www.google.com/search?q=numpy+%E3%82%B3%E3%83%AD%E3%83%B3+%E6%84%8F%E5%91%B3)」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．
5
+
4
6
  [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](https://note.nkmk.me/python-numpy-select-element-row-column-array/#_1)
5
7
 
6
8
  2階以上のテンソルに対して使われる`X[:, 0], X[:, 1]`の意味としては，列方向に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．2階のテンソルに限り，転置して0番目の要素の取得`X.T[0]`することや，転置して1番目の要素を取得する`X.T[1]`のと同じ動作になります．`:`のことをスライスと呼びます．

6

append example

2022/10/09 15:04

投稿

ps_aux_grep
ps_aux_grep

スコア1579

test CHANGED
@@ -22,7 +22,7 @@
22
22
  array([1, 4, 7])
23
23
  ```
24
24
 
25
- 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．
25
+ 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．画像において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．
26
26
 
27
27
  ```Python
28
28
  >>> import numpy as np

5

fixed context

2022/10/09 14:59

投稿

ps_aux_grep
ps_aux_grep

スコア1579

test CHANGED
@@ -3,7 +3,7 @@
3
3
  ### 追記
4
4
  [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](https://note.nkmk.me/python-numpy-select-element-row-column-array/#_1)
5
5
 
6
- 二次元配列に対して使われる`X[:, 0], X[:, 1]`の意味としては，第一軸方向に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．転置して0番目の要素の取得`X.T[0]`することや，転置して1番目の要素を取得する`X.T[1]`のと同じ動作になります．
6
+ 2階以上のテンソルに対して使われる`X[:, 0], X[:, 1]`の意味としては，列方向に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．2階のテンソルに限り，転置して0番目の要素の取得`X.T[0]`することや，転置して1番目の要素を取得する`X.T[1]`のと同じ動作になります．`:`のことをスライスと呼びます．
7
7
 
8
8
  ```Python
9
9
  >>> import numpy as np
@@ -22,7 +22,7 @@
22
22
  array([1, 4, 7])
23
23
  ```
24
24
 
25
- 三次元配列に対して使われる(カラー画像処理でよく見る)`X[:, :, 0], X[:, :, 1]`の意味としては，第二軸方向に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．
25
+ 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．
26
26
 
27
27
  ```Python
28
28
  >>> import numpy as np

4

append code example

2022/10/09 14:36

投稿

ps_aux_grep
ps_aux_grep

スコア1579

test CHANGED
@@ -5,4 +5,46 @@
5
5
 
6
6
  二次元配列に対して使われる`X[:, 0], X[:, 1]`の意味としては，第一軸方向に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．転置して0番目の要素の取得`X.T[0]`することや，転置して1番目の要素を取得する`X.T[1]`のと同じ動作になります．
7
7
 
8
+ ```Python
9
+ >>> import numpy as np
10
+ >>> X = np.arange(0, 3 * 3, 1).reshape(3, 3)
11
+ >>> X
12
+ array([[0, 1, 2],
13
+ [3, 4, 5],
14
+ [6, 7, 8]])
15
+ >>> X[:, 0]
16
+ array([0, 3, 6])
17
+ >>> X.T[0]
18
+ array([0, 3, 6])
19
+ >>> X[:, 1]
20
+ array([1, 4, 7])
21
+ >>> X.T[1]
22
+ array([1, 4, 7])
23
+ ```
24
+
8
25
  三次元配列に対して使われる(カラー画像処理でよく見る)`X[:, :, 0], X[:, :, 1]`の意味としては，第二軸方向に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．
26
+
27
+ ```Python
28
+ >>> import numpy as np
29
+ >>> X = np.arange(0, 3 * 3 * 3, 1).reshape(3, 3, 3)
30
+ >>> X
31
+ array([[[ 0, 1, 2],
32
+ [ 3, 4, 5],
33
+ [ 6, 7, 8]],
34
+
35
+ [[ 9, 10, 11],
36
+ [12, 13, 14],
37
+ [15, 16, 17]],
38
+
39
+ [[18, 19, 20],
40
+ [21, 22, 23],
41
+ [24, 25, 26]]])
42
+ >>> X[:, :, 0]
43
+ array([[ 0, 3, 6],
44
+ [ 9, 12, 15],
45
+ [18, 21, 24]])
46
+ >>> X[:, :, 1]
47
+ array([[ 1, 4, 7],
48
+ [10, 13, 16],
49
+ [19, 22, 25]])
50
+ ```

3

fix context

2022/10/09 13:39

投稿

ps_aux_grep
ps_aux_grep

スコア1579

test CHANGED
@@ -3,6 +3,6 @@
3
3
  ### 追記
4
4
  [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](https://note.nkmk.me/python-numpy-select-element-row-column-array/#_1)
5
5
 
6
- 二次元配列に対して使われる`X[:, 0], X[:, 1]`の意味としては，第一軸方向に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．転置して0番目の要素や1番目の要素を取得するのと同じ動作になります．
6
+ 二次元配列に対して使われる`X[:, 0], X[:, 1]`の意味としては，第一軸方向に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．転置して0番目の要素の取得`X.T[0]`することや，転置して1番目の要素を取得する`X.T[1]`のと同じ動作になります．
7
7
 
8
8
  三次元配列に対して使われる(カラー画像処理でよく見る)`X[:, :, 0], X[:, :, 1]`の意味としては，第二軸方向に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．

2

append answer

2022/10/09 13:38

投稿

ps_aux_grep
ps_aux_grep

スコア1579

test CHANGED
@@ -2,5 +2,7 @@
2
2
  [GitHub - matplotlib/v3.6.0/lib/matplotlib/pyplot.py#L2773-L2784](https://github.com/matplotlib/matplotlib/blob/v3.6.0/lib/matplotlib/pyplot.py#L2773-L2784)
3
3
  ### 追記
4
4
  [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](https://note.nkmk.me/python-numpy-select-element-row-column-array/#_1)
5
+
5
- `X[:, 0], X[:, 1]`の意味としては，第一軸方向に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．
6
+ 二次元配列に対して使われる`X[:, 0], X[:, 1]`の意味としては，第一軸方向に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．転置して0番目の要素や1番目の要素を取得するのと同じ動作になります．
7
+
6
- `X[:, :, 0], X[:, :, 1]`の意味としては，第二軸方向に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．
8
+ 三次元配列に対して使われる(カラー画像処理でよく見る)`X[:, :, 0], X[:, :, 1]`の意味としては，第二軸方向に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．

1

append answer

2022/10/09 13:35

投稿

ps_aux_grep
ps_aux_grep

スコア1579

test CHANGED
@@ -1,2 +1,6 @@
1
1
  こちらScatterの中身になります．
2
2
  [GitHub - matplotlib/v3.6.0/lib/matplotlib/pyplot.py#L2773-L2784](https://github.com/matplotlib/matplotlib/blob/v3.6.0/lib/matplotlib/pyplot.py#L2773-L2784)
3
+ ### 追記
4
+ [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](https://note.nkmk.me/python-numpy-select-element-row-column-array/#_1)
5
+ `X[:, 0], X[:, 1]`の意味としては，第一軸方向に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．
6
+ `X[:, :, 0], X[:, :, 1]`の意味としては，第二軸方向に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．