Numpy 覚書

import numpy as np

# 10個の連続する値を確保
a = np.arange(10)
=> 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9

# 2次元配列の確保
a = np.arange(10).reshape(2, 5)
=> [[0, 1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8, 9]]

# 多次元配列
a = np.arange(40).reshape(5, 2, 2, 2)
[ [[[0,1], [2,3]], [[4,5],[6,7]]], [[[8,9],[10,11]],…..

a[0][0][0][0] => 0
a[0][0][0][1] => 1
a[0][0][1][0] => 2
a[0][1][0][0] => 4
a[1][0][0][0] => 8

NumPy ndarray と MINIST のサイズ

Keras で (x_train, ) , (x_test, ) = mnist.load_data() などで読み込んだ MINIST データは type(x_train) で表示させてみると numpy.ndarray 型であることが分かり、x_train.shape などで次元の大きさを確認することが出来る。

x_train.shape をやってみると (60000, 784) のサイズになる。28×28=784 次元の画像が 60000 個存在する。