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解説します。
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。
はじめに
NumPy配列の基本操作_
NumPy配列のデータ分析_
回帰分析_
主成分分析_
座標変換_
方程式の解_
その他
線形代数の計算
ベクトル
行列
行列分解
信号処理
フーリエ変換
【応用例】株価分析
基礎
周波数解析
多変量解析
【応用例】ロボット工学
順運動学
逆運動学
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2024.06.18