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、多数の次元配列と行列演算をサポートし、さらに配列演算に対して多数の数学関数ライブラリを提供します。

NumPy の前身である Numeric は、最初に Jim Hugunin と他の共同作業者によって開発されました。2005 年、Travis Oliphant は Numeric に同じ性質の別のプログラムライブラリである Numarray の特徴を組み合わせ、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、多くの共同作業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あり、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

このチュートリアルを学習する前に知っておく必要があること

NumPy チュートリアルの学習を始める前に、基本的な Python の基礎が必要です。Python にまだ詳しくない場合は、私たちのチュートリアルを読むことができます：

NumPy の応用

NumPy は通常、SciPy（Scientific Python）および 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 の代替として広く使用されており、強力な科学計算環境であり、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、常微分方程式の解法、およびその他の科学・工学で一般的に使用さ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数学拡張パッケージ NumPy の可視化操作インターフェースです。これは、Tkinter、wxPython、Qt、GTK+ などの一般的なグラフィカルユーザーインターフェースツールキットを利用して、アプリケーションへの組み込み型描画の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。

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