Pythonのファンシーインデックスを用いた代入

質問

Python初心者です。
Pythonのファンシーインデックスを用いた代入についての質問です。

import numpy as np

x = np.zeros(10, dtype = int)
x[0] = 1
i = np.arange(10)
i_dly = np.append(0, i)[:len(i)]
x[i] = x[i_dly]
print(x)

というコードで、print結果が
[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
となるのを期待したのですが、結果は
[1 1 0 0 0 0 0 0 0 0]
でした。

[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]とならない理由を教えていただけないでしょうか。

よろしくお願いします。

回答No.2

cametan_42 · ベストアンサー

> デフォルトでは、とのことですが、設定次第ではswappableではない状態に変更する手段があるということでしょうか。swapping可、swappableをキーワードにして浅く調べてみたのですが、swapする方法が出てくるだけで有効な情報が見つかりませんでした。

基本的には「無い」。
問題は、Numpyのファンシーインデックスに関する操作は、あたかも「全ての値を並列で代入操作してる」ように見せかけているトコにある。
つまり、理論的な話をすると、Pythonのこのテの「見せかけ」は逐次処理を避けてるように見せる、と言うトコによる。

逐次処理:
https://kotobank.jp/word/%E9%80%90%E6%AC%A1%E5%87%A6%E7%90%86-5728

Pythonはその設計の初期の段階で、関数型言語に影響を受けている・・・。

関数型プログラミング:
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%96%A2%E6%95%B0%E5%9E%8B%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%9F%E3%83%B3%E3%82%B0

と言うより、ホント初期の段階で関数型言語ユーザーが群がった為(笑)、それらユーザーの要求に「応えた」ってのがあったんだ。
従って、「何かを順番に処理していく」より「処理の順番は大した問題じゃない」と見せかけるトリックを採用する事にした。
swappingがそうした例の一つで、

a, b = b, a

が簡単に成り立つようにした、ってのは「aが処理された後bが処理される」のではなく、「aとbが同時に処理される」方が、関数型言語ユーザーには自然に思える、と言うような事を引きずってるから、なんだ。

と言う事は、単純に、「関数型プログラミング的な」ファンシーインデックスを用いた代入を止めて、逐次処理に頼ればいい、って事だ。いわゆる「反復構文」は逐次処理と密接に関係する。

import numpy as np

x = np.zeros(10, dtype = int)
x[0] = 1
i = np.arange(10)
i_dly = np.append(0, i)[:len(i)]

for m, n in zip(i, i_dly):
x[m] = x[n]
print(x)

そうすれば、貴方が望むように、

[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]

が得られるだろう。

繰り返すが、関数型プログラミングは「コードを短く書いて」「あたかも処理順序が存在せずに全て同時に物事が成される」ように見せかける方法論で、ザーッと見たカンジだと「ファンシーインデックス」ってのはそれをサポートする為の方法論だ。
従って、ファンシーインデックスによる代入は「逐次処理」的な効果を持たない。また、numpy自体がそもそも「数学的処理」を念頭に置いたライブラリなんで、「関数型プログラミング」的にある程度動作するのは、望まれた効果だろう。
一方、逐次処理に頼りたいのなら、ホンマ「順番に」処理していった方が良い、って事だ。無理してファンシーインデックス操作をすると、貴方観点だと「予想外の動作になる」って事だな。

お礼

詳細で簡潔な回答ありがとうございました。 非常に助かりました。

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補足

詳細で簡潔な回答ありがとうございました。
非常に助かりました。

回答No.1

cametan_42

✗Pythonのファンシーインデックス
○Numpyのファンシーインデックス

原則、これはPythonに付いての質問ではなく、Numpyに付いての質問となる。
結果、本当なら、ここに投げるべき質問じゃなくってNumpyの公式に投げるべき質問だろう。

Numpy コミュニティ:
https://numpy.org/ja/community/

外部ライブラリは多岐に渡ってる為、「Python」と言うカテゴリでは追っつけないのが現状だ。
「言語実装に対する質問」と「外部ライブラリに付いて」は分けなければならない、ってのが実情だ。
そして、外部ライブラリを使う限り、「どこが質問を投げる場所なのか」は把握しておかないとならない。メーリングリスト、とかな。

プログラムの定義によると、

i = array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
idly = array([0, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

になってる。
従って、

x[i] = x[i_dly]

と言う代入は

index x[i] i_dly x[i_dly]
0 1 0 1
1 0 0 1
2 0 1 0
3 0 2 0
4 0 3 0
5 0 4 0
6 0 5 0
7 0 6 0
8 0 7 0
9 0 8 0

になる。
もうちょっと細かく見ると、

x[0] = x[0] => x[0] = 1
x[1] = x[0] => x[1] = 1
x[2] = x[1] => x[2] = 0
x[3] = x[2] => x[3] = 0
x[4] = x[3] => x[4] = 0
x[5] = x[4] => x[5] = 0
x[6] = x[5] => x[6] = 0
x[7] = x[6] => x[7] = 0
x[8] = x[7] => x[8] = 0
x[9] = x[8] => x[9] = 0

と言う事だ。何も不思議なトコはない。

恐らく貴方が混乱してる原因は、Pythonの代入が「swappable」だと言う事を押さえてないトコから来てると思われる。

>>> a, b = 1, 2
>>> a, b = b, a
>>> a
2
>>> b
1

Pythonでの変数はswap動作がデフォルト動作になっていて、「代入に使われる値」は「代入が行われる前」の値が使われる。
貴方の混乱は、「変数が代入済みなのに何で代入以前の値が使われてるの?」と言う辺りだろうが、Pythonの変数がデフォルトでは「swapping可」になってるトコをキチンと理解していれば、この動作は納得するだろう。例えばx[2] = x[1]で使われるx[1]は代入後である1ではなく、代入以前の(退避された)0である、と言った具合に。

補足

詳細な回答ありがとうございます。
> Numpyの公式に投げるべき質問だろう。
失礼しました。失礼を重ねてしまいますが、追加で質問させていただけないでしょうか。
> Pythonでの変数はswap動作がデフォルト動作になっていて、
> Pythonの変数がデフォルトでは「swapping可」になってる
デフォルトでは、とのことですが、設定次第ではswappableではない状態に変更する手段があるということでしょうか。swapping可、swappableをキーワードにして浅く調べてみたのですが、swapする方法が出てくるだけで有効な情報が見つかりませんでした。