【Pythonで学ぶデータ分析】PyMC早わかり 〜 PyMCのモデルを可視化する

図5　pymc.Normalで定義した事前分布の構造をビジュアルに表示するval=0のノード（左上）が平均、val=1のノード（右上）が標準偏差。val=[2]のノードはshapeを表す。明るいブルーのRandomGeneratorTypeというノードは乱数生成器の現在の状態。ExpandDimsは次元を拡張するという演算（この例では、スカラーからベクトルになる）。これらがnormal_rvに入力される。出力されるのはグレーのRandomGeneratorType（こちらは乱数生成器の次の状態）と、濃いブルーの確率変数"mu"（shape=(2,)となっていることから要素数2のベクトルであることが分かる）。