です．017行で配列の次元，018行で構造を表示します．019 – 021 行で配列の要素を表示します．結果を見れば，理解できるでしょう．, 多次元配列「ndarray」は，通常のプログラミング言語の配列と考えることもできます．違いは，ndarray にはとても便利な機能が沢山あることです．その便利な機能を使うためには軸(axis)という概念を理解する必要があります．, 例えば4次元配列 arr[i][j][k][l] を考えます．ここで，軸:axis=0 は最初の軸 [i] を，軸:axis=1 は [j] を，軸:axis=2 は [j] を，軸:axis=3 は [j] を表します．軸を表す整数は，配列の添字の序数を表しているでけです．, 例えば，ndarray のメソッド ope() があるとします．そして，これは配列 arr に作用します．しばしば，配列に作用するメソッドは，arr.ope(axis=2)というような書き方許されます．これは配列にメソッド ope が作用した結果を返します．具体的には，res=arr.ope(axis=2)というような感じです．このように記述すると，メソッド ope() は，軸:axis=2 (三番目の[k]) を値を変えた値を引数(複数)に作用します．式で書くと以下のような感じです．, 理解を深めるために，もうちょっと具体的な例を示します．以下のプログラムは，軸:axis=1 に沿って，配列の和, を計算します．プログラムでは，018 行の「res = a.sum(axis=1)」です．以下のプログラムで確認できます．, NumPy には，いくつかの配列作成の関数が用意されています．詳細は，「Array creation routines」に記載されています．これらは配列作成に便利です．, numpy の多次元配列は，Python に備わっているリストを使って作成することができます．リストを np.array(リスト) とすると，多次元配列になります(具体例)．, リスト内包表記を使うと，かなり複雑なリストの作成が可能です．そのリストを配列に変換します．, 空の配列を作ると便利なことがあります．特に最初に空の配列を作り，値を追加することがあります．空の配列は，空のリスト ([]) を作り，nd.array() で多次元配列 (ndarray) に変換します(具体例)．, 要素がゼロで埋められた配列は，各軸の要素数が書かれたタプルを引数とした「np.zero(要素数のタプル)」を使います．, 要素が連続した値をとる配列は，「numpy.arange(x0, x1, dx).reshape(n1, n2, n3, …)」とします．x0 は初期値，x1 は端の値, dx は増分です．「numpy.arange(x0, x1, dx)」で連続した一次元の配列を生成します．x1 以下の値，x1は生成されません．そして，reshape()を使うことにより，多次元にできます(具体例)．, genfromtxt() を使って，ファイルから配列 (二次元) の値を読み込むことができます．詳細は「ファイル: 読み込み の genfromtxt を使った読み込み」を参照下さい，, インデックスを指定することにより，配列の要素を取り出すことができます．具体例を以下に示します．これらの動作は説明するまでも無いですね．配列名を書けば全てが選択されます．軸 (配列のインデックス) の選択もできます．, 先の例では，任意の第二軸でスライスした配列を取得できません．そのような場合，より一般的な 配列[軸1指定, 軸2指定，軸3指定, …]を使います．軸指定には，番号指定(例 [2])，範囲指定(例 [3:7])，全て指定([:])があります．範囲指定を [3:7] とすると，インデックス[3, 4, 5, 6]の指定になります．以下，具体例を示します．, transpose() を使うと任意の軸を簡単に入れ替えられます．配列のインデックスは軸を表します．例えば三次元配列 ary[ix][iy][iz] は，３つの軸 (ix, iy, iz) を持ちます．メソッド transpose() では，それぞれの軸に整数 (0, 1, 2) が割り振られています．(ix=0, iy=1, iz=2) のようにです．もちろん，4, 5, …, 次元でも同じです．軸を入れ替えて ary[iy][iz][ix] とするには，ary.transpose(1, 2, 0)とします．より複雑な四次元配列を使った例を以下に示します．, 引数無しで transpose() を使うと，配列のインデックスの並びが逆順になります．それは，以下の例で確認できます．, 二次元に配列の場合，引数なしの transpose() は理にかなった名前です．結果は，転置行列になります．, 軸の入れ替えを行うメソッドには，transpose() の他に swapaxes() があります．この swapaxes() は指定した二つの軸の入れ替えを行います．transpose() のように，一度に複数の軸の入れ替えはできません．メソッド名のとおりですね．, 配列の特定の要素の値の変更には，インデックスを指定します．例えば，「arr[3][6][2] = 3.14」のようにします．スカラーの場合は簡単です．配列の場合は，以下のようにします．[もっと詳しい具体例], #----- b[k][i][l][j] = a[i][j][k][l] -----, #----- b[m][l][k][j][i] = a[i][j][k][l][m] -----, #----- b[i][k][j][l] = a[i][j][k][l] -----, 既存の配列と同じシェイプ・型で，すべての要素の値が同一の配列を生成します．要素の値は任意に指定できます．[, 配列へ変換します．元の配列が numpy.ndarray の場合は，同じ id になる．[. reshape ((3, 4… Return an array whose values are limited to [min, max]. A new 1-D array initialized from text data in a string. Create a new 1-dimensional array from an iterable object. 配列の要素をソートするには、numpy.ndarray オブジェクトで使える sort() メソッド、または numpy ライブラリの sort() 関数を使います。 メソッドは既存の配列そのものを並び替えるのに対し、関数は新しい配列を作ります。 5.1. sort() メソッドでソートする Construct a record array from a wide-variety of objects. ところがうまくいかず、「文字列の連結は+だよな？ 文字列と数値は連結できないのでstr()を使うんだよな？」と基本に立ち返っても駄目で、ググりまくって今回の発見に至った次第。 Return the array as a (possibly nested) list. Return the sum of the array elements over the given axis. Set array flags WRITEABLE, ALIGNED, (WRITEBACKIFCOPY and UPDATEIFCOPY), respectively. np.ndarrayのスライスとマスクについて． 単純に使う場合には元のオブジェクトに代入するときに同じように使える． スライスはviewを返すが，マスク(fancy index)はcopyを返すのでchainさせたり複雑なことするときは注意が必要． ndarrayのスライス … Return the sum along diagonals of the array. (要素番号+1)行目のデータ（1次元配列） 2文字以上の文字列でもってnp.fullしたときもdtype=strを指定すると1文字になってしまう。さすがにこれは意味不明だ。, 任意の文字数の文字列を格納できるようにするには、dtype=str でなくdtype=objectと指定する。, といった配列を手打ちでなくプログラムで作成して、それを元にnumpyのスライスやOpenCVの画像トリミングについて勉強するつもりだった。 Write array to a file as text or binary (default). By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away. もし良いなと感じたら、いいねを押して頂けるととても嬉しいです。他の記事も書いてみようというモチベーションになります。. Construct an array from data in a text or binary file. Remove single-dimensional entries from the shape of a. Convert the input to an ndarray, but pass ndarray subclasses through. Return the cumulative sum of the elements along the given axis. NumPy配列では、リスト型と同じように要素の値に参照・アクセス・代入できます。 書式 – 説明; x[i] 1次元配列xにおけるi番 … NumPyのndarrayには代表的な機能の1つにスライシングというものがあります。スライシングを使うことで配列の特定の範囲にある要素を抜き出したり代入する際に使われるものです。本記事では、スライシングの使い方、およびその特徴について解説しています。 Returns the average of the array elements along given axis. Python numpy. Copy of the array, cast to a specified type. More than 1 year has passed since last update. 多次元のNumPy配列ndarrayに対する代入も一次元の場合と同様に右辺の値がブロードキャストされて代入される。 配列を代入する場合は代入する配列の要素数とスライスで選択された領域の対応する要素数が一致していないとエラーValueErrorになるので注意。 a = np. Returns the indices that would partition this array. Pythonモジュール「NumPy」で配列を操作（代入・参照・コピー・結合・分割など）する方法についてまとめました。, Pythonの数値計算モジュールNumPyでは、ndarray.copyで配列をコピーできます。 Extract a diagonal or construct a diagonal array. Return selected slices of this array along given axis. Interpret a buffer as a 1-dimensional array. Return an array formed from the elements of a at the given indices. NumPy配列のスライス表記の参照と代入 2015/04/20 NumPyのndarrayは、[a:b] というような表記で範囲を指定して参照することができる。[] の中をコロンで区切って、開始インデックスと終了インデックスを書く。 終了インデックスの直前までになる。 これをスライス表記だとかスライシングなどという。 create a record array from a (flat) list of arrays, create a recarray from a list of records in text form, create a (read-only) record array from binary data contained in. NumPy配列のスライス表記の参照と代入 2015/04/20 NumPyのndarrayは、[a:b] というような表記で範囲を指定して参照することができる。[] の中をコロンで区切って、開始インデックスと終了インデックスを書く。 終了インデックスの直前までになる。 これをスライス表記だとかスライシングなどという。 例えばndarray[1]なら2行目のデータを取り出せます。, Pythonの数値計算モジュールNumPyでは、次のようにして2次元配列から特定の列にあるデータを取り出せます。, ■返り値 そんなときは「Numba」ライブラリを使うことで元のソースコードをほとんど弄らずに高速化できます。, Numbaを使うと3倍くらい速くなりました。 Return a view of the array with axis1 and axis2 interchanged. for文を使わずに「NumPyのメソッド」や「他のライブラリ」で処理を実装するのが鉄則ですがどうしてもfor文を使いたい場合があります。 はじめに. Rearranges the elements in the array in such a way that value of the element in kth position is in the position it would be in a sorted array. Return the product of the array elements over the given axis. 今回はそれを用いて任意の値をもつ要素数を求めてみました。, allcloseメソッドで2つの配列を比較し、全ての要素が完全に一致するか調べることができます。, Python用数値計算ライブラリ「NumPy」の配列の要素にfor文でアクセスすると、処理速度が急低下する問題があります。 NumPy配列ndarrayを分割するためには以下の関数を使う。numpy.split(): 等分割、または、任意の位置で分割 numpy.array_split(): できるだけ等分割で分割 numpy.vsplit(): 縦に分割 numpy.hsplit(): 横に分割 numpy.dsplit(): 深さ方向に分割 numpy.split()が基本で、あとのものはnumpy.split()の引数設定を省略し … Numpyでは、部分配列の取り出し方に様々な種類があり、使いこなせると便利です。 ただ、取り出し方がコピーであるかビュー（参照）であるかを混乱することがあるので、チェックしておいてください。 スライス¶. (要素番号+1)列目のデータ（1次元配列） Put a value into a specified place in a field defined by a data-type. では、NumPyの配列（Array）を作って行きましょう。 array() NumPyのArrayはPythonのリストに似ています。リストでは次のように書きます。 my_list = [1, 2, 3] jupyter notebookに入力して実行すると次のように表示されるのはわかりますね。 Pythonのリストは、文字列や数字も合わせて値にとりますが、 … Return the indices of the elements that are non-zero. Pythonのリストやタプルにも実装されているスライスをndarray Set a.flat[n] = values[n] for all n in indices. 以下では、NumPyをimport numpy as npでインポートしたものと考えてほしい。np.も適宜省略することにする。, NumPyには別名関数（エイリアス）が色々あったり、同じことをするのにやたらと複数のやり方があったりして、設計がPythonの思想からちょっとずれてる感じがする。, 0次元配列は要素が0次元上に点の形に並んでいる配列、つまりただの数（スカラー）$a$ だ。, とも書ける。つまり2重にネストされたシーケンスで、深さ1にある$n_0$本のシーケンスの長さは全て$n_1$。この長方形は $n_0\times n_1$ の形をしている。, 3次元配列は要素が3次元的に直方体の形に並んでいる配列で、画面が2次元なので残念ながらここには表示できないけれど、, とは書くことができる。つまり3重にネストされたシーケンスで、ネストの各深さにおいて、要素となっているシーケンスの長さが等しい（深さ1にあるシーケンスの長さは全て$n_1$、深さ2にあるシーケンスの長さは全て$n_2$）。この直方体は $n_0\times n_1 \times n_2$ の形をしている。, より一般に、$d$ 次元配列は要素が $d$ 次元的に高次元直方体（超直方体）の形に並んでいる配列で、, と書くことができる。つまり $d$ 次元配列とは、$d$ 重にネストされたシーケンスで、ネストの各深さにおいて、要素となっているシーケンスの長さが等しい（深さ $s$ にあるシーケンスの長さは全て$n_s$）ような配列のことである。この高次元直方体は $n_0\times n_1 \times\cdots\times n_{d-1}$ の形をしている。, $d$ 次元では空間軸は第 $0$ 軸から第 $d-1$ 軸まで $d$ 本あり、第 $i$ 軸目が $i$ 重目のネストによって表されることになる。つまり、軸の番号が若いほうが外側のネストで、一番内側のネストが最後の軸を表す。, 配列を画面に表示した場合、一番内側のネスト、つまり最後の第 $d-1$ 軸方向が横に並ぶことになる。二番目に内側のネスト、つまり第 $d-2$ 軸方向が縦に上から下に並ぶ。残りの軸方向は、上から下に空白を挟みながら並べることで表わされる。, まず、一番内側のネストである長さ4の第2軸目が横に並び、次に長さ2の第1軸目が縦に並び、余った長さ3の第0軸目は空白を挟みながら並べることで表現されている。, numpy内部にはC言語と互換性があるように定義された型がいろいろあって、int, float, complex, strといったPythonの組み込み型で入力しても、勝手にそれらに翻訳される。自分で型を指定することもできる。同じ整数でもint8やint16など、データサイズの違う型が用意されている。, nはデータサイズをビット数を表す数字。Pythonの組み込み型は、デフォルトではint64, float64, complex128に翻訳される。文字列strは、適切な固定長の固定長文字列型に変換される。, ※ビューとは、自身に要素を保持せずに元のオブジェクトへの参照を保っているだけの、イテラブルなオブジェクト。, a.reshape(shape): 配列aをshapeの形に整形しなおした配列のビューを返す。サイズ（shapeの要素の積）は元と同じである必要がある。可変引数関数としても使える, a.transpose(): 軸の順番をひっくり返した配列のビューを返す。例えば、shape (3, 4, 5, 6)の配列aをとると、a.transopse()のshapeは (6, 5, 4, 3) である。a.Tとも書ける。行列（２次元配列）に関しては、普通の意味での行列の転置を与える, a.swapaxes(ax1, ax2): 軸ax1と軸ax2を取り替えた配列のビューを返す, a.ravel(): 多重ネストを解いて1次元配列へ潰したビューを返す。コピーを返すにはa.flatten()を使う, 実際は高々2次元の配列（行列）しか扱わないことも多いので、0軸方向（行）と1軸方向（列）に対しては、別の名前の関数が特別に用意されている, sはリストやタプルや配列（混ざっていてもよい）の多重ネストで、ネストの各深さにおいて、要素となっているシーケンスの長さが等しいもの（つまり、要素を高次元直方体の形に並べられるもの）を使う。, 大規模データを扱う場合、Python標準のrandomモジュールよりもnumpy.randomモジュールのほうが効率的。作る配列のshapeを指定できるけれど、単一の値が欲しいときはshapeを省略する, 基本的には同じshapeの配列同士での演算が可能だけど、ブロードキャストと呼ばれる機能により、違うshapeの配列同士でも演算が可能になっている。, shapeが同じ配列同士でスカラー演算を行うと、スカラー演算がベクトル化されて、各要素での演算結果からできた配列ができる。例えば、配列, との和 $a + b$ は、通常のベクトルや行列の和のように、各要素の和からなる配列, 同じように、配列の積 $a * b$ は要素同士の積からなる配列になる。行列（2次元配列）では、これはいわゆるHadamard積になっていて、通常の行列積とは違うことに注意。とくに、配列の積は要素ごとの積なので可換 $a * b = b * a$ だ。, ベクトル（1次元配列）は左引数に入れると横ベクトル、右引数に入れると縦ベクトルと解釈される。, shapeが違う配列同士の演算を可能にする、ブロードキャスト機能について。どのような場合にブロードキャスト可能か理解するために、以下の２つの例を見てみよう。, 次の例。2次元配列（行列） $a$ に対して、各列に対して違う操作をしたいときがある。例えば、$1$列目は $v[1]$ 倍して、$2$列目は $v[2]$ 倍して、・・・のように、$j$ 列目を $v[j]$ 倍したいときがある。こういうときに次の演算が便利だ。shapeが $(n_0, n_1)$ の配列（$n_0 \times n_1$行列）, との積 $a * v$ は、配列 $a$ の各 $j$ 列を $v[j]$ 倍した配列, に水増しされたあとに、同じshapeの配列同士の演算が行われた結果と思える。この計算では、$a$ の列数と $v$ の長さが一致している必要がある。, ブロードキャスト機能はこういった演算を一般化したもので、各軸方向（ネストの各深さ）での配列の長さを比較して、一方の長さが1ならもう一方の長さにまで水増しすることで、配列のshapeをそろえてから計算する機能のことだ。, shape $(n_0,n_1)$ の2次元配列 $a$ とshape $(n_1)$ の1次元配列 $v$ との積の例で見たように、軸は一番最後の軸方向（一番内側のネスト）から比較していき、配列の次元が合っていない場合は、足りていない軸方向の配列の長さは全て自然に1と解釈される。この例では、shape $(n_1)$ の1次元配列が、shape $(1, n_1)$ の2次元配列（いわゆる列ベクトル）と解釈されている。, 例。shape $(2,3,1,5,1)$ の5次元配列aと、shape $(4,5,6)$ の3次元配列bは、ブロードキャストにより演算可能である。まず次元を合わせるために、bのshapeが $(1,1,4,5,6)$ と解釈される。そして各軸方向の長さを比較して、長さ1の場合はもう一方の長さにまで水増しすることで、aとbは同じshape $(2,3,4,5,6)$ にそろう, 一番最初の軸方向（一番浅いネスト）から比較して、shapeの後ろに1を入れる仕様のほうが自然で分かりやすかったんじゃないかな、と思う。例えば、shape $(2,3,4,5)$ とshape $(2,3)$ の積では後者を $(2,3,1,1)$ と解釈する、といったような。なぜか一番最後の軸方向（一番深いネスト）から比較して、shapeの前に1を入れる仕様になっている, 最初に例で挙げたように、スカラーは自然に0次元の配列と解釈されるので、ブロードキャスト機能によって配列とスカラーの2項演算は常にできる。配列の各要素に対してスカラーと2項演算した結果からなる配列を返す。例：, インデックス参照やスライスの書き方a[i], a[i:j], a[i:j:k]（負値も可能、i,j省略可）は、リストやタプルといったPythonの組み込みシーケンスと同じ。, Pythonの基本的な組み込み型については、著者別記事のPythonの基本的な組み込み型とその一般論まとめを是非ご覧下さい（宣伝）, Pythonの組み込みシーケンスとは違って、スライスのネストa[:][-5][1:8:2]をカンマ区切りでa[:, -5, 1:8:2]とも書くことができ、こちらの方が高速なので普通こちらを使う。Pythonのsliceオブジェクトとタプルを使って、a[(slice(None), -5, slice(1, 8, 2))]と書くこともできる, もちろん全ての軸方向について範囲を指定する必要はない。4次元配列においてa[:5, 3:]はa[:5, 3:, :, :]と同じ, Python のEllipsisオブジェクト...を使って:,の連続を表せる謎機能がある。例えば、6次元配列のx[1, :, :, :, 2:3]はx[1, ..., 2:3, :]と書ける, Pythonの組み込みシーケンスとは違って、配列のスライスは新たにシーケンスを生成せず、もとのシーケンスへのビューを生成する。, ビューは元の配列を参照しているだけなので、ビューの要素に代入すると元の配列が変更される。例：, リストとは違って、スライスにスカラーを代入できる（リストでできたのは、該当部分を別のイテラブルへ置き換えることだった）。該当する全要素へのそのスカラーを代入する。例：, 真偽値の配列によって、配列のどの要素・部分配列にアクセスするかを指定することもできる。Trueの要素のみアクセスされる。この機能を使った場合、ビューではなく新しい配列が生成される。, 例えば、shapeが(2, 3, 4, 5, 6)の配列aに対し、shapeが(3, 4)の真偽値の配列bを用いてa[1:, b, 3]といった範囲指定ができる。0軸目は1:、1, 2軸目がb, 3軸目が3、4軸目が全範囲、という範囲指定になる。例：, 整数の配列やリストを使って各軸方向を指定することで、各要素が元の配列 $a$ の要素のどれかであるような、新しい配列 $b$ を何であれ作ることができる。$b$ の次元やshapeは好きに選べる。, この機能の一般的なルールはなかなか分かりづらいので、実例を見た方が速いと思うけれど、まず一般的なルールについて書いてみる。, 配列 $b$ の各要素 $b[j_0,\dots,j_{d'-1}]$ が配列 $a$ の要素 $a[i_0,\dots,i_{d-1}]$ のどれになるかを指定するためには、各 $d'$ 次元位置ベクトル $(j_0,\dots,j_{d'-1})$ に対して $d$ 次元位置ベクトル $(i_0,\dots,i_{d-1})$ のどれかを対応づければよい。つまり、この $d$ 次元空間の各 $s$ 軸方向において、各 $d'$ 次元位置ベクトル $(j_0,\dots,j_{d'-1})$ に対してスカラー $i_s$ を与えればよい。これは、 $b$ と同じshapeの整数配列 $f_s$ と見なせる。ファンシーインデックス機能では、配列 $a$ の各 $s$ 軸方向にこの配列 $f_s$ を入れて, $f = [f_0,\dots,f_{d-1}]$ は、$d'$ 次元位置ベクトルを入れると $d$ 次元位置ベクトルを返す写像 $f(j_0,\dots,j_{d'-1}) = (i_0,\dots,i_{d-1})$ と思える。この機能はつまり、そのような写像 $f$ を指定することで、 $b[j_0,\dots,j_{d'-1}] = a[f(j_0,\dots,j_{d'-1})]$ となる配列 $b$ を作る機能である, aに入れた配列たち $f_s$ のshapeが合っていない場合、ブロードキャストしてshapeをそろえようとする, 全ての軸方向に配列を入れる必要はない。配列を入れなかった方向については、元の配列aと同じになる, 引数に[0, 0, 1, 0, 2], [3, 2, 2, 3, 0]を入れることで、配列 [a[0,3], a[0,2], a[1,2], a[0,3], a[2,0]] が返ってきている。, 引数に[[0, 0], [1, 0]], [[3, 2], [2, 3]]を入れることで、配列 [[a[0,3], a[0,2]], [a[1,3], a[0,3]]] が返ってきている。, 0軸方向（行）に配列を入れなかったので、行方向は元の配列aと同じになっている。1軸方向（列）からは、3列目、2列目、2列目、3列目、0列目の順に取ってきている。これは便利だ。, このように行列から行や列を部分的に取ってくる操作にしか、このファンシーインデックス機能はほとんど使わないかもしれない。, 0軸方向（行）からは1行目、0行目の順に取り、1軸方向（列）からは3行目、2行目、2行目の順に取ってきている。, 別の例： one-of-K表現を作る（参考： NumPyのeyeまたはidentityでone-hot表現に変換）, K = 5において、1, 4, 2に対応するone-of-K表現ベクトルを作っている, np.newaxisを使うことで、既にある軸と軸の間に新しい軸を追加した配列のビューを作ることができる（その軸方向の長さは1である）。例えば、shape (3, 4, 5)の配列aに対して、a[:, :, np.newaxis]はshape (3, 4, 1, 5)の配列のビューを返す。, 例。shape $(n_0, n_1)$ の配列aはshape $(n_1)$ の配列vとそのままブロードキャスト演算可能であった。ここで、vはshape $(1, n_1)$ の配列（いわゆる列ベクトル）と解釈される。一方、aはshape $(n_0)$ の配列vとはそのままではブロードキャスト演算できない。v[:, np.newaxis]として第1軸を追加し、vをshape $(n_0, 1)$ の配列（いわゆる行ベクトル）にする必要がある, np.newaxisの中身は、実はただのNone（np.newaxis is None）。Noneでも同じことができるけど、可読性のためだけにnp.newaxisと書いている, 配列を入れると各要素に対して関数適用した結果の配列を返すような、ベクトル化された関数がnumpyに用意されている。例：, 配列aに対して、np.sin(a)などとして使う。各要素のsinの値が入った配列が返ってくる。, 自分で定義した関数fをユニバーサル関数にしたいときは、np.vectorize(f)とする。, 複数の引数を取るufuncもあるけれど、それらはshapeが同じ配列同士の2項演算として既に紹介したものでだいたい実現できる。例えば、np.add(a, b, c)は単にa + b + cと同じだ。2項演算子で表せないものは, キーワード引数axis=で集約する軸方向を指定できる。a.shape[axis]個の要素を集約する操作がa.size / a.shape[axis]回行われ、指定された軸方向は潰れる。例えば、shape (2,3,4,5)の配列の1軸目を集約すると、shape(2,4,5)の配列が返ってくる。, 以上です。お読み頂いてありがとうございます。 șヘッドパワー Ƶ上釣堀 Âックル 5, Ãヴェル Âナチネ ɛ易度 59, C Argv String Ť換 12, Ãヨタ ɣ酒 ǔ原 5, ņ蔵 Âョーケース ưが ƺまる 6, 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numpy 配列 代入 4

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