はじめに
Pythonでデータ分析や機械学習を行う際に欠かせないのが NumPy（ナンパイ） です。
NumPyは「数値計算用ライブラリ」として、配列・行列演算を効率的かつ高速に実行できる仕組みを提供します。
特に以下のような場面で活躍します。
- データ分析や機械学習の前処理
- 行列・ベクトル演算
- 統計処理やシミュレーション
Pandas、Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch といった有名ライブラリも内部でNumPyを活用しており、データサイエンス分野を学ぶ上で必須の知識です。
NumPy入門シリーズ（目次）
- インストールと基本的な使い方
- 配列の作成と初期化
- 配列の基本操作
- 配列演算（ベクトル化計算）
- 行列演算と線形代数
- 統計関数の利用
- ブロードキャスト
- 配列の形状変換と操作（reshape, transpose, axis指定）
- 乱数生成とシミュレーション
- NumPyの応用例（データ分析・機械学習の前処理）
- まとめ
NumPyの特徴
- 多次元配列（ndarray）の提供
高速で効率的な数値計算が可能。 - ベクトル化計算による高速化
forループを使わずに配列同士を一括演算できる。 - 線形代数・統計処理の豊富な関数
逆行列、固有値、平均、標準偏差などをワンライナーで計算可能。 - 他ライブラリの基盤
PandasやTensorFlowなど、多くのPython科学技術ライブラリの土台。
まとめ
本記事では 「NumPyとは何か」 を紹介しました。
次回は実際に環境を整えるために、インストールと基本的な使い方 を解説します。