配列の軸
配列やテンソルは、０次元、１次元、２次元のように多次元の構造をとる。これは高次の要素がより低次の要素をネストすることによって構成されている。 各次元に関する向きのことを軸といい、shape属性には高次の軸から順に長さが格納されている。これを形状と呼んでいる。 ０次元配列
まず、スカラ型（０次元）の配列について確認しよう。
code:dim0.py
import numpy as np
d0 = 1
x = np.array(d0)
print(x.shape)
print(x)
shape属性で形状を確認してみると、
( )
と空要素のタプルが返される。これは０次元であり、軸をもたないことを示している。 ～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～
１次元配列
１次元配列は１本の「軸0」を持つ配列である。
これは、軸0の向きに０次元配列（スカラ値）を並べることによって構成されている。
code:dim1.py
import numpy as np
x = np.array(d1) # 0次元が「並んでいる」
print(x.shape)
print(x)
形状を確認してみると、
(4, )
とタプルが返される。ここで表示された「4」が0軸方向にスカラ値を並べた長さを表している。
code:(続き).py
print('axis=0:\n', x.sum(axis=0))
https://scrapbox.io/files/670d096265a55e001c809f5c.png
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２次元配列
２次元配列は２本の 「軸0, 軸1」を持つ配列である
軸0の向きに１次元配列が並んでいる。
code:dim2.py
import numpy as np
# axis = 1
# axis = 0
x = np.array(d2) # リストの入れ子から２次元配列を作る
print(x.shape)
print(x)
確認すると、
(3, 4)
と表示される。
ここで表示された「3」が、軸0の向きに１次元配列を並べた長さを表している。この向きは axis = 0 で指定できる。
ここで表示された「4」が、軸1の向きにスカラ値を並べた長さを表している。この向きは axis = 1 で指定できる。
確認しよう。
code:(続き).py
print('axis=0:\n', x.sum(axis=0))
print('axis=1:\n', x.sum(axis=1))
https://scrapbox.io/files/670d0a71c629a0001dfeb07b.png
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３次元配列
３次元配列は３本の「軸0, 軸1, 軸2」を持つ配列である。
軸0の向きに２次元配列が並んでいる。
https://scrapbox.io/files/670d0ab1f024f000220d9b05.png
分かり易さのために、正／負の値を持つ要素で二つの２次元配列を区別した。
code:dim3.py
import numpy as np
# aixs = 2、要素４つ
# axis = 1 、要素３つ
# axis = 0、要素ふたつ
x = np.array(d3)
print(x.shape)
print(x)
(2, 3, 4)
と表示される。
ここで表示された「2」が、軸0の向きに２次元配列を並べた長さを表している。
ここで表示された「3」が、軸1の向きに１次元配列を並べた長さを表している。
ここで表示された「4」が、軸2の向きに０次元配列を並べた長さを表している。
sumメソッドを利用して、各軸の向きに総和を求めてみよう。
code:(続き).py
print('axis=0:\n', x.sum(axis=0)) # 軸0
print('axis=1:\n', x.sum(axis=1)) # 軸1
print('axis=2:\n', x.sum(axis=2)) # 軸2