9]]のように明記する必要があります。略記なのは良いとして、実際に何が起こってるのかがいまいちよくわかりません。2次元配列だということです。基本的に結果の配列の形状は与えた配列の形状と同じになります。9]ちゃんと1次元配列が返ります。返るのは2次元配列です。動きが異なることが分かります。何が起きているのかをちょっと直感的に考えてみます。イメージなので、実際の処理とは全然異なることにご注意ください。よって決定するというイメージ。よって、この結果の下に次元が増えます。現時点の結果の配列の形状は(2,)ですが、これが(2,3)に変化。0:3)が列のインデックス(j)を決定しているのは同じです。Bの適用範囲がスライスによって広がっているというイメージです。考えてみると、最初のスライスでは一番上の次元の要素数が3とまではわかります。要素数2の1次元配列と分かります。なる)と考えてもいいかもしれません。arrayを基準に考えて、それがスライスによって広がるというのが個人的なイメージです。(2,2,2))と考えればまったく同じように考えられます。]与える配列の形状がどうなろうとも、Aに与える0番目のモノはあくまで結果の各要素(A[i][j]の形をしている)の0番目のインデックス(i)を、1番目のモノは結果の各要素の1番目のインデックス(j)を決定するのがポイントといえます。お詫びとか勇み足で「続きを書きます!」って言ってたらえらいことになってしまった。うまく説明できなくて悔しいです。あと、めんどくさがって図を使わなかったせいで非常に見にくい点については申し訳ない。ドキュメントの方も例示でわかるっちゃ分かるけど「これだ!」って表現が無くてけっこう書いてて困りました。なんかすっきりした表現ができないんですよね。完全に説明したわけではないです。行いたい配列の次元が増えてくると複数の配列と複数のスライスを食わせたいときがあって、並び方で挙動が変わったりするのですがそれについては別の機会に書きます。記事を書こうと思います。Indexingだけで2つくらい記事書けそう。第4回:3章(その3)ニューラルネットワークを試してみる今回も引き続き3章です。pythonによるニューラルネッ...前回に引き続き3章を勉強していきます。俵言は、Amazon.co.jpを宣伝しリンクすることによってサイトが紹介料を獲得できる手段を提供することを目的に設定されたアフィリエイト宣伝プログラムである、Amazonアソシエイト・プログラムの参加者です。はてなブログをはじめよう!Tawaraさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。