この記事は，CAMPHOR- Advent Calendar 2018の7日目の記事です． この記事は，NumPyやPyTorchなどの開発に使える「shape_commentator」という便利ツールを使った話です．このツールはpipでインストールできるので，サクッと試してみたい方はGitHubのページに飛んで使ってみてください． 加筆修正(2019/12/12) IPython拡張を追加したことでIPythonやJupyterNotebookでの使い心地が良くなったので，IPythonの例の部分を中心に一部修正しました． はじめに こんにちは．シバニャンです．最近は卒論で画像系の研究をしています． 卒業研究ではNumPyやPyTorchを使ってコーディングしているんですが，今までUnityのコードをC#で書いてVisual Studioのコード補完のぬるま湯に浸かってきた僕とっては，型
NumPy配列ndarrayの形状を変換するにはndarrayのreshape()メソッドかnumpy.reshape()関数を使う。 numpy.ndarray.reshape — NumPy v1.15 Manual numpy.reshape — NumPy v1.15 Manual ここでは以下の内容について説明する。 ndarray.reshape()メソッドの使い方 numpy.reshape()関数の使い方 変換順序を指定: 引数order -1による形状の指定 reshape()が返すのはビュー NumPy配列ndarrayの形状や次元数などを確認したい場合は以下の記事を参照。 関連記事: NumPy配列ndarrayの次元数、形状、サイズ（全要素数）を取得 reshape()は任意の形状に変換できるが、特定の形状変換には別の方法が用意されているものもある。以下の記事を参照
# 原文：http://www.scipy.org/Tentative_NumPy_Tutorial このチュートリアルを読む前に、Pythonについてちょっとは知っているべきだ。記憶をリフレッシュしたいと思うなら、Pythonチュートリアルを見てくるがいい。 このチュートリアルに出てくる例を試したいなら、あなたのPCに少なくとも Python NumPy はインストールされているべきで、他に入ってると便利なのは： ipython は拡張されたインタラクティブなPythonシェルで、NumPyの機能を探検するのにとても便利 matplotlib があると図表の描画が可能になる SciPy はNumPyの上で動く科学計算ルーチンを沢山用意してくれる 基礎 NumPy の主要なオブジェクトは、同じ型（普通は数）の要素のみから成り、正の整数のタプルで添字付けされた、均質なテーブル（というか多次元
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