Python is convenient and flexible, yet notably slower than other languages for raw computational speed. The Python ecosystem has compensated with tools that make crunching numbers at scale in Python ...

感じた経験がある方もいるかもしれません。 そんなときに活躍するのが NumPy です。 NumPy を使えば、100 万行規模でも数秒で処理できます。 Python でデータ分析を進めるうえで、欠かせないライブラリのひとつです。 今日から NumPy の基本操作を学んでいき ...

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。