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 ...

以前のノートで「NumPy公式チュートリアルを効率的に学習する方法」としてPythonのユニットテストフレームワークを利用したNumPyのテストコードを書く方法を紹介しました。 NumPyの練習問題100 (numpy-unittest-100) 今回はこれを応用してNumPyの練習問題100を作成し ...

翔泳社では、「独習」「徹底入門」「スラスラわかる」「絵で見てわかる」「一年生」などの人気シリーズをはじめ、言語や開発手法、最新技術を解説した書籍を多数手がけています。プロジェクトマネジメントやチームビルティングといった管理職向けの ...

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 ...

「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。

Abstract: In the Python world, NumPy arrays are the standard representation for numerical data and enable efficient implementation of numerical computations in a high-level language. As this effort ...

NumPy is known for being fast, but could it go even faster? Here’s how to use Cython to accelerate array iterations in NumPy. NumPy gives Python users a wickedly fast library for working with data in ...

Abstract: In the Python world, NumPy arrays are the standard representation for numerical data and enable efficient implementation of numerical computations in a high-level language. As this effort ...

You may have heard about NumPy and wondered why it seems so essential to data analysis in Python. What makes NumPy seemingly end up everywhere in statistical calculations with Python? Here are some ...