【NumPy超入門】使い方とサンプルコードを解説

2024.06.302025.12.10

Pythonライブラリ「NumPy」の使い方から応用例まで、サンプルコード付きで入門者向けにまとめました。

目次

NumPyとは？
NumPyの基本的な使い方
線形代数の計算
信号処理
【応用例】株価分析
【応用例】ロボット工学
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NumPyとは？

NumPy（読み：ナムパイ、ナンパイ）は、Pythonで高速かつ効率的に数値計算を行うための基盤ライブラリです。科学技術計算、データ解析、機械学習など、幅広い分野で標準的に利用されています。

主な特徴	説明
高速な数値計算	NumPyは内部処理がC言語やFortranで実装されており、Pythonのリストを使った計算よりも圧倒的に高速です。特に、大規模データや繰り返し計算でその性能差が顕著に現れます。
多次元配列オブジェクト（ndarray）	NumPyの中心となるデータ構造で、固定長・固定型の配列を効率的に扱えます。メモリ配置が連続しているため、C言語の配列に近い高速なアクセスが可能です。
豊富な数学関数	基本的な算術演算から、線形代数、統計処理、フーリエ変換など、科学計算に必要な関数が幅広く揃っています。
柔軟なインデックス操作とスライシング	配列の一部を取り出したり、形状を変えたりする操作が簡潔に書けます。複雑なデータ操作も直感的に記述できます。
他のライブラリとの強力な連携	Pandas、SciPy、Matplotlib、scikit-learn、OpenCVなど、多くの科学計算・データ解析ライブラリがNumPyを基盤として動作します。そのため、NumPyの理解はPythonでのデータ分析全般に重要となります。・PandasのDataFrameは内部でNumPy配列を利用・SciPyはNumPyの機能を拡張する形で構築
ブロードキャスティング（形状の自動拡張）	異なる形状の配列同士でも、NumPyが自動的に形状を合わせて演算を行います。ループを書かずに高速なベクトル化処理が可能です。

NumPyの基本的な使い方

NumPy配列の基本操作（ndarray）についてまとめました。
なお、本記事で「配列」という表記はndarray（NumPyの配列）を指します。

線形代数の計算

信号処理

フーリエ変換

【応用例】株価分析

404 NOT FOUND | Python超入門速報

【応用例】ロボット工学

順運動学
- 2リンク
逆運動学
- 2リンク（幾何学）
- 2リンク(収束演算①)
- 2リンク(収束演算②)
数学
- 回転行列で座標変換
- k1sinθ+k2cosθ=k3の解

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