データ分析や機械学習をPythonで数値計算を行うための基礎的なライブラリNumPyについてです。
目次
NumPyとは？
プログラミング言語Pythonにおいて数値計算を効率的に行うための拡張モジュール。
Python標準の数値やリストの代わりに、特別な数値や配列を用いることで効率的な配列演算できます。
NumPyの特徴
- 多次元配列のサポート
- 高速な演算処理
- 豊富な数学関数
NumPyは、データ分析や機械学習などの分野で広く利用されています。
Numpyの活用事例
- データの読み込み・保存
- データの加工・変換
- 統計処理
- 機械学習アルゴリズムの実装
NumPyのインストール方法
pipを利用する場合、以下のコマンドを実行します。
pip install numpyPythonコードのサンプル
# =============
# Numpy
# =============
import numpy as np
# 配列の作成
array = np.array([1, 2, 3])
# 配列の要素にアクセスして表示
print(array[0])
# 配列を２倍で演算し、結果を代入
array = array * 2
print(array) # [2 4 6]実行結果
1
[2 4 6]NumPyの関数の例
- np.arange(): 指定された範囲の整数配列を生成。
- np.linspace(): 指定された範囲の等間隔な数値配列を生成。
- np.random.rand(): 指定された範囲の乱数配列を生成。
- np.sum(): 配列の要素の合計を計算。
- np.mean(): 配列の要素の平均を計算。
- np.std(): 配列の要素の標準偏差を計算。
NumPy公式ドキュメント： https://numpy.org/doc/stable/
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