最近、３次元配列を扱うことになったのですが、直感的なイメージができず頭の中が混乱してしまいました。
どのように３次元配列をどのように理解すればよいか、自分なりの答えがでたので記事にします！
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どんなときに３次元配列を使うの？
３次元配列が必要になるケース
・機械学習のRNNなどの時系列で処理するもの
・天気予報など時間の流れを考慮して予測。
・自然言語処理の分野において文章を学習させる
まずは２次元配列をイメージしてみる
２次元配列ならば、CSVファイルやエクセルファイルのように行と列(つまり行列)にデータがあるものとイメージできます。
| 都市 | 気温 | 降水量 | 風向 | 風速 | 湿度 | 気圧 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 東京 | 25.3 | 0 | 南南西 | 2.4 | 89 | 1009.4 |
| 埼玉 | 25.2 | 0 | 西南西 | 1.2 | 89 | 1009.4 |
| 神奈川 | 24.6 | 0 | 南南東 | 0.4 | 97 | 1009.4 |
| 千葉 | 24.8 | 0 | 北西 | 2.3 | 98 | 1010.1 |
| 茨城 | 24.3 | 0 | 北西 | 1.3 | 100 | 1010.2 |
| 山梨 | 25 | 0 | 北西 | 1.6 | 99 | 1010.7 |
| 群馬 | 26 | 0 | 西北西 | 1.4 | 93 | 1011.3 |
２次元配列のイメージ
２次元配列のイメージは、以下のようなものです。
(行,列)
[[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]
３次元配列をイメージするとなると・・・
３次元配列の話になると途端に混乱してきます。
いきなり、イメージしようとしてもできるものではありません。
３次元配列の直感的なイメージとしては、行列が複数あるものと理解すると良いかもしれません。
エクセルの表であれば、シートが複数あるイメージです。
つまり１シートに行列でデータが入力されていて、それが日付ごとに複数のシートに記載されているイメージです。
３次元配列は、以下のようなデータの入り方がイメージできます。
■一般的な考え方
(奥行き,行,列)
■エクセルを例に取ると
(シート, 行,列)
３次元配列を天気予報のアメダスの例で解説
アメダスを例に３次元配列を解説します。
■アメダスのデータのもたせ方
奥行き・・・時系列(観測した時間)
行・・・都市の羅列
列・・・気温、降水量、風向きなどの観測項目
アメダスの例だと、奥行きの部分を天気を観測した時間、行を場所(都市名)ごと、列をそれぞれの項目とします。つまり、時間ごとに行列になったデータがあるイメージです。
■時系列のイメージ
３次元配列をPythonのnumpy.zeros関数で解説
せっかくなのでPythonで３次元配列を扱ってみます。
多次元配列を生成する際、zeros関数をよく使います。
numpy.zerosのマニュアル
https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.zeros.html
簡単なソースコードを書いてみます。
import numpy as np
#奥行き(時系列)3, ５行、７列の３次元配列を記載する
data = np.zeros((3,5,7), dtype=np.int)
dataの出力結果は以下の通りで、
５行７列の行列が３つ(奥行き、または時系列)あることを確認できるかと思います。
array([[[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]],[[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]],
[[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]])
３次元配列をつかう１つのケースは、RNNを使って時系列データの処理をする場合です。
私は、kerasでSimpleRNNを使ってみたのですが、SimpleRNNにデータを渡す際に、データの構造を３次元配列にする必要がありました。kerasやSimpleRNNについては、別の機会に解説したいと思います。
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まとめ
３次元配列をイメージするのは、直感的にイメージするのは難しいかもしれませんが時系列で考えると比較的簡単にイメージできるかと思います。
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