Representation」を共訳しました。「実用的な使い方」より前の部分の訳は私が行い、もう片方は上杉周作が行いました。BY-NC-SAライセンスで公開されているので自由に翻訳できます。BY-NC-SAで公開しています。科学技術計算において大活躍するパッケージです。NumPyを使うことで、ベクトルや行列の計算がいとも簡単になります。scikit-learn、SciPy、pandas、tensorflowといった人気のパッケージは、NumPyを基にしてつくられています。NumPyをマスターすれば、データの扱いに強くなるだけでなく、NumPyが基になっているパッケージの扱いにも強くなれるのです。NumPyの主な使い方と、NumPyを使ってスプレッドシート・画像・テキストといったデータを表す方法を確認しましょう。その後に、そういったデータを機械学習モデルで扱う方法を説明します。np配列の生成NumPyで配列(通称「N次元配列」)を生成するにはnp.array()を用い、引数としてリストを渡します。以下の例では、下のような配列が生成されます。新しくNumPyの配列を作る際に、配列の中身をNumPyに指定してもらうこともできます。いった場合には、ones()、zeros()、random.random()を使います。引数には、生成したい配列の長さを渡します。配列を生成してしまえば、それらを様々な方法で応用することができます。配列の計算NumPyの利便性がよく分かる例を見てみましょう。1]の2つの配列を使い、それぞれを「data」「ones」と呼ぶことにします。するだけでいいのです。NumPyのことを知ったときは、「配列同士の計算をする時に、ループを書かなくていいなんて新鮮だ!」と思いました。このような画期的な機能のおかげで、より本質的な問題を解くのに集中できるようになるのです。足し算だけでなく、引き算、掛け算、割り算も同様の方法で処理することができます。ベクトルとスカラー間の処理のように、配列と数値の計算を行う場合もあります。