Нейронную

p r i n t ( а ) .
На приведенной ниже иллюстрации показано, что собой 
представляет массив после всех изменений.
Теперь, когда вам известно, как присваивать значения элемен­
там массива, вас, вероятно, интересует, каким образом можно уз­
нать значение отдельного элемента, не выводя на экран весь массив? 
Это делается очень просто. Чтобы сослаться на содержимое ячейки 
массива, которое мы хотим вывести на экран или присвоить другой 
переменной, достаточно воспользоваться выражением наподобие 
а [ 0 , 1 ] 
или 
а [ 1 , 0 ] .
Именно это демонстрирует приведенный ниже 
фрагмент кода.
print(а[0,1]) 
v = а [1,0] 
print(v)
Запустив этот пример, вы увидите, что первая инструкция 
p r i n t  
выводит значение 2,0, т.е. содержимое ячейки [0,1]. Следующая ин­
струкция присваивает значение элемента массива 
а [ 1 , 0 ] 
перемен­
ной v и выводит значение этой переменной. Как и ожидалось, выво­
дится значение 9,0.
146 
Глава 2. Создаем нейронную сеть на Python

---

Нумерация столбцов и строк начинается с 0, а не с 1. Верхний ле­
вый элемент обозначается как [0,0], а не как [1,1]. Отсюда следует, 
что правому нижнему элементу соответствует обозначение [2,1], а не 
[3,2]. Иногда я сам попадаю впросак на этом, потому что забываю 
о том, что в компьютерном мире многие вещи начинаются с 0, а не 
с 1. Если мы попытаемся, к примеру, обратиться к элементу массива 
а[0,2], то получим сообщение об ошибке.
Массивы, или матрицы, пригодятся нам для нейронных сетей, 
поскольку позволят упростить инструкции при выполнении интен­
сивных вычислений, связанных с распространением сигналов и об­
ратным распространением ошибок в сети, что обсуждалось в главе 1.
Графическое представление массивов
Как и в случае больших числовых таблиц и списков, понять смысл 
чисел, содержащихся в элементах массива большой размерности, 
довольно трудно. В то же время их визуализация позволяет быстро 
получить общее представление о том, что они означают. Одним из 
способов графического отображения двухмерных числовых масси­
вов является их представление в виде двухмерных поверхностей,