男のブログ俺は中卒だ。学歴なんて無くても生きていける。プログラミングpythonsuckamonPythonでは数値計算をおこなうライブラリとしてNumpyというパッケージが提供されている。Pythonを略して、NumPyという名称が付けられている。NumPyは強力な配列計算機能を持っているため、Pythonでデータ分析をおこなう上で重要なツールとなるだろう。ContentsNumPyの主な機能NumPyのインストール方法NumPyは巨大なデータ配列を効率的に操作できるまとめNumPyの主な機能NumPyでは以下のようなデータ処理機能を提供している。データの変更やフィルタリング、変換などの様々なデータ操作。ソートや集合演算など。データセットの統合や結合。配列内での条件分岐処理。forループを使わずにif文的な処理を各要素に対しておこなう。グループ単位でのデータ操作。NumPyのインストール方法JupyterNotebookなどの開発環境を使用していれば、すでにインストールが済んでいるだろうが、一応公式のインストール方法を紹介しておこう。ターミナルで以下のコマンドを叩く。numpyこれだけで後は勝手にインストール完了まで進めてくれる。NumPyは巨大なデータ配列を効率的に操作できるNumPyを使う理由として、まずメモリ使用量がPython標準のシーケンス(リストやディクショナリ)に比べて、小さくなるという点が挙げられる。配列全体の計算をNumPyでおこなう場合、forループを使用しないため実行速度が早くなるというメリットもある。これを実際のコードを見て確認してみよう。msNumPyの配列と、Python標準の配列に100万個の要素を作り、for文で配列を2倍する処理を10回繰り返した時の実行速度を計測した。結果を見て分かるとおり、NumPyを使った方が圧倒的に実行速度が早いことが分かる。まとめ今回の記事を読んでくれれば、配列(リスト)をPythonで扱う上で、NumPyがどれだけ強力なものであるかを理解してもらえたはずだ。今後の記事では、より詳しいNumPyの使い方を紹介していく。ndarrayのブール・ファンシーインデックス参...2019年9月17日Matplotlibによるプロットと可視化プロフィール中卒男15歳で熊本から単身大阪へ渡り、囲碁棋士になるための修行を積む。その後、紆余曲折ありプログラミングを学び職とする。現在プログラミングや統計、機械学習の勉強に合わせ、双子の育児に奮闘中。