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Pythonでデータ分析を行う際に、必ずと言っていいほど登場するのが「NumPy」です。

NumPyは、数値計算を高速かつ効率的に行うためのライブラリです。

特に多次元配列の処理に優れています。

今回の記事では、NumPyの基礎から応用まで、わかりやすく解説していきます。

• データサイエンスを学び始めたばかりの方
• NumPyの使い方をもっと深めたい方

は、ぜひご一読ください。

NumPyとは？

NumPy（Numerical Python）は、Pythonで数値計算を行うための強力なライブラリです。

NumPyを使うことで、大規模な数値データを効率的に処理します。

複雑な計算を簡単に行うことができます。

NumPyの主な特徴

多次元配列

NumPyの最大の特長は、多次元配列（ndarray）を効率的に扱うことができる点です。

高速な計算

C言語で実装されています。

Pythonの標準的なリストよりも高速な計算が可能です。

豊富な数学関数

• 三角関数
• 指数関数
• 統計関数

など、様々な数学関数が用意されています。

線形代数

行列演算や線形代数に関する機能が充実しています。

ブロードキャスティング

配列の形状が異なる場合でも、要素ごとの演算を自動的に行う機能です。

NumPyのインストール

NumPyは、pipコマンドで簡単にインストールできます。

Bash

pip install numpy

NumPyの基本的な使い方

配列の作成

Python

import numpy as np

1次元配列

arr = np.array([1, 2, 3])

2次元配列

arr2 = np.array([[1, 2], [3, 4]])

インデックスとスライシング

Python

1番目の要素を取得

print(arr[0])

2行目、1列目の要素を取得

print(arr2[1, 0])

2行目、1列目の要素を取得

print(arr2[1, 0])

演算

Python

要素ごとの足し算

print(arr + 2)

行列の積

print(np.dot(arr2, arr2))

NumPyの応用例

データ分析

• 大規模なデータセットの読み込み
• 加工
• 分析

機械学習

• 特徴量の抽出
• モデルの学習
• 予測

画像処理

画像データを数値配列として扱って、様々な画像処理を行う

科学技術計算

• 物理シミュレーション
• 数値解析

など

NumPyは、Pythonで数値計算を行う上で欠かせないライブラリです。

NumPyをマスターすることで、データ分析や機械学習の幅が広がります。

この記事を参考に、ぜひNumPyを使いこなしてみてください。