「はじめに」から引用する。
（前略）今やディープラーニングが脚光を浴び、機械学習ブームが到来しています。（中略）しかし、 残念ながら、専門書への架け橋となりうる初学者用の本は、意外に少ないという印象もありました。（後略）
p.241-242 のリスト 6-2-(1) を実行すると、次の警告が出た。
DeprecationWarning: Conversion of an array with ndim > 0 to a scalar is deprecated, and will error in future. Ensure you
extract a single element from your array before performing this operation. (Deprecated NumPy 1.25.)
X[n, k] = np.random.randn() * prm_sig[T3[n, :] == 1, k] + prm_mu[T3[n, :] == 1, k]
私訳は次の通り。
非推奨警告: ndim > 0 の配列をスカラーに変換する機能は非推奨であり、将来はエラーになる。この操作を行なう前に配列から要素を１つ取り出すこと。（ NumPy 1.25 で非推奨）
X[n, k] = np.random.randn() * prm_sig[T3[n, :] == 1, k] + prm_mu[T3[n, :] == 1, k]
ここで、この警告を理解するために、prm_sig[T3[n, :] == 1, k] の意味を調べる。まず、このリストで prm_sig は2次元配列として確保されている。2次元配列は行列とみなしていい。
prm_sig[m, n] は m 行 n 列 の要素を表す。次に T3[n, :] == 1 の意味を調べる。T3 も 2 次元配列であり、また、T3[n, :] は n 行にある要素すべてからなる 1 次元配列である。
そして、T3[n, :] == 1 の意味は、T3[n, :] の配列の各要素と 1 を == の意味で真偽を判断し（同等比較し）、その結果を True または False の要素からなる配列を返す、というものである
（続く）。
あれば載せる。
| 書名 | Python で動かして学ぶ！ あたらしい機械学習の教科書 第3版 |
| 著者 | 伊藤真 |
| 発行日 | 2022 年 7 月 19 日（初版第１刷） |
| 発行者 | 翔泳社 |
| 定価 | 2700 円（税別） |
| サイズ | |
| ISBN | 978-4-7981-7149-4 |
| その他 | 越谷市立図書館で借りて読む |
まりんきょ学問所 ＞ コンピュータの部屋 ＞ コンピュータの本 ＞ ニューロコンピューティング・人工知能 ＞ 伊藤真：Python で動かして学ぶ！ あたらしい機械学習の教科書 第3版
