NumPy チュートリアル

NumPy（Numerical Python）は、Python 言語の拡張プログラムライブラリであり、多次元配列と行列演算を幅広くサポートし、さらに配列演算向けの多数の数学関数ライブラリも提供します。

NumPy の前身である Numeric は、もともと Jim Hugunin と他の協力者によって共同開発されました。2005 年、Travis Oliphant は Numeric に同じ性質のライブラリである Numarray の特徴を組み合わせ、さらに他の拡張を加えて NumPy を開発しました。NumPy はオープンソースであり、多くの協力者によって共同で保守・開発されています。

NumPy は非常に高速に動作する数学ライブラリで、主に配列計算に使用され、以下を含みます：

  • 強力な N 次元配列オブジェクト ndarray
  • ブロードキャスト機能関数
  • C/C++/Fortran コードを統合するツール
  • 線形代数、フーリエ変換、乱数生成などの機能

本チュートリアルを学ぶ前に知っておくべきこと

NumPy チュートリアルを学び始める前に、基本的な Python の知識が必要です。Python にまだ詳しくない場合は、次のチュートリアルを参照してください：

NumPy の応用

NumPy は通常、SciPy（Scientific Python）や Matplotlib（描画ライブラリ）と一緒に使用されます。この組み合わせは MatLab の代替として広く利用されており、強力な科学計算環境を提供します。これにより、Python を通じてデータサイエンスや機械学習を学ぶのに役立ちます。

SciPy は、オープンソースの Python アルゴリズムライブラリおよび数学ツールキットです。

SciPy に含まれるモジュールには、最適化、線形代数、積分、補間、特殊関数、高速フーリエ変換、信号処理と画像処理、常微分方程式の求解、その他科学・工学でよく使われる計算があります。

Matplotlib は、Python プログラミング言語とその数値計算拡張パッケージ NumPy の可視化操作インターフェースです。Tkinter、wxPython、Qt、GTK+ などの一般的な GUI ツールキットを利用して、アプリケーションに埋め込み型プロットを提供するためのアプリケーションプログラミングインターフェース（API）を提供します。

関連リンク

その他の拡張