【NumPy超入門】使い方とサンプルコードを解説

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。

NumPyとは？
NumPy配列の基本操作、データ分析
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は、Pythonで数値計算を行うための強力なライブラリです。
特に、配列操作や線形代数、統計、ランダム数生成などの機能を提供します。
以下に、NumPyの主な特徴を列挙します。

高速な数値計算
- NumPyは、C言語やFortranで実装されているため、リスト型などPythonの標準機能よりも高速に数値計算を行うことができます。特に、大規模なデータセットを扱う場合にその効果が顕著です。
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、効率的な数値計算を可能にします。
- 配列は、要素数やデータ型が固定されており、高速な操作が可能です。（C言語の配列型に近い）
豊富な数学関数
- 基本的な算術演算から高度な線形代数、統計関数まで、多様な数学関数を提供します。
インデックス操作とスライシングが便利
- 配列の部分選択や操作を簡単に行うことができます。
他のライブラリとの連携
- NumPyは、Pandas、SciPy、Matplotlibなどの他の科学計算ライブラリとシームレスに連携できます。これにより、データ解析、機械学習、可視化などを効率的に行うことができます。
- Pandasのデータフレームの内部では、NumPyのndarrayが使用されています。そのため、NumPyの基本的な操作や概念を理解していると、Pandasの使い方がよりスムーズになります。
- SciPyもNumPyの機能を拡張する形で設計されています。SciPyの多くの関数は、NumPyの配列を入力として受け取り、出力としてもNumPyの配列を返します。そのため、NumPyの基本的な操作や概念を理解していることが、SciPyを効果的に利用するための前提となります。
ブロードキャスティング（形状の自動変換）が可能
- ブロードキャスティングは、異なる形状の配列間での演算を効率的に行うための機能です。