AI開発、機械学習、データサイエンス...Pythonでこれらに手を出すと、必ず最初に出会うライブラリがある。 NumPy。 チュートリアルを開けば「まずimport numpy as np」。コード例を見ればnp.array()。データ分析の記事を読めばnp.mean()、np.sum()のオンパレード。

「NumPy」は、高度な数値計算を効率よく行うためのライブラリです。機械学習やAIのプログラムでは通常、ベクトルや行列などの演算にNumPyが使われます。数学的には、線形代数の領域の演算に該当します。

科学技術計算や機械学習、大規模なデータ分析を行う際、膨大な数値データを高速に処理することは不可欠です。Python標準のリスト型は柔軟性が高い一方で、大量のデータを扱う際の処理速度やメモリ効率には限界があります。そこで、データサイエンスの ...