NumPy（ナンパイ）は、数値計算を効率的に行うための拡張ライブラリです。ベクトルや行列などを効率的に数値計算するための数学関数ライブラリを提供します。NumPyを使うことにより、数値計算をより早く、より楽にすることができます
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NumPyのインストール、import
NumPyの利用に際してまず必要となるのが、NumPyのインストールになります。NumPyは標準ではインストールされていませんので、pipを利用して別途インストールする必要があります。
pipを利用してインストールする場合は、以下のコマンドを入力してください。
pipの詳しい説明は「Pythonでの外部ライブラリの追加インストール方法」を参照ください。
データサイエンスに特化したプラットフォームAnaconda（アナコンダ）を利用されている方は、別途インストールする必要はありません。Anacondaをインストールすると基本的にはNumPyもインストールされています。
Anacondaの詳しい説明は「AnacondaでPython3をインストール」を参照ください。
環境が古い、アンインストールしてしまったなど何らかの理由でNumPyがインストールされていない場合は、condaを利用してインストールしてください。
condaの詳しい説明は「Anacondaでの外部ライブラリの追加インストール方法」を参照ください。
インストール後にコマンド「conda list」を使うと、インストールしたNumPyが表示されていることが確認できます。これでNumPyのインストールは完了です。
インストールが終わり、次にNumPyを利用するには、事前に以下のimport文を記述し、NumPyのライブラリを読み込んでおく必要があります。
「as np」と別名を定義することで、それ以降のプログラムの中で「np」という名前で利用できるようにします。
NumPyでのベクトル、行列の作成方法
まず初めに、NumPyにおけるndarray型の配列の作成方法を確認しましょう。
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連続した配列の自動作成
データ分析や機械学習では、ある一定のルールに基づいて作成された連続した配列が必要になる時があります。NumPyでのこれらの配列を自動作成する方法について説明します。
ランダムな数値を含む配列の自動作成
またデータ分析や機械学習では、ランダムな数値を含む配列の作成も必要になる時があります。NumPyではこれらの配列も自動作成する方法がいくつかあります。
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NumPyでの行列の計算方法
次にNumPyでの行列の計算方法を確認していきましょう。
NumPyでの配列のインデックス
ここでは、NumPyの配列のインデックスの指定方法について解説します。
NumPyでの配列の更新
この記事では、NumPyでの配列の値の更新方法と注意点について確認しましょう。
NumPyの数値計算用関数
NumPyでは数値計算用の関数が多数用意されていますので、その中からいくつかを紹介していきます。
whereで条件に応じたデータを抽出
NumPyにおいて、条件を指定して配列から要素を抽出する方法をみていきましょう。
NumPyでのファイル操作関数
NumPyによるcsvやテキストファイル読み込み、ファイル書き込み方法について説明しています。
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