☰

NumPyでは、[:,None]による選択は何をしますか? 質問する

tag-icon • tag-icon python numpy
NumPyでは、[:,None]による選択は何をしますか? 質問する

私はディープラーニングに関する Udacity コースを受講していますが、次のコードに遭遇しました。

def reformat(dataset, labels):
    dataset = dataset.reshape((-1, image_size * image_size)).astype(np.float32)
    # Map 0 to [1.0, 0.0, 0.0 ...], 1 to [0.0, 1.0, 0.0 ...]
    labels = (np.arange(num_labels) == labels[:,None]).astype(np.float32)
    return dataset, labels

ここでは実際に何labels[:,None]をするのでしょうか?

ベストアンサー1

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.indexing.html

numpy.newaxis

newaxis オブジェクトは、長さ 1 の軸を作成するためにすべてのスライス操作で使用できます。:const: newaxis は 'None' のエイリアスであり、代わりに 'None' を使用しても同じ結果になります。

http://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.1/reference/generated/numpy.expand_dims.html

コードの一部を使ってデモンストレーションする

In [154]: labels=np.array([1,3,5])

In [155]: labels[:,None]
Out[155]: 
array([[1],
       [3],
       [5]])
 
In [157]: np.arange(8)==labels[:,None]
Out[157]: 
array([[False,  True, False, False, False, False, False, False],
       [False, False, False,  True, False, False, False, False],
       [False, False, False, False, False,  True, False, False]], dtype=bool)

In [158]: (np.arange(8)==labels[:,None]).astype(int)
Out[158]: 
array([[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0]])

おすすめ記事