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 ...

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 ...

「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。

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会員（無料）になると、いいね！でマイページに保存できます。 上記以外に、機械学習を実装するときに使うPythonのオープンソースのライブラリもあります。代表的なものがscikit-learnです。 scikit-learnは開発が活発に行われているため、改善が高速に進み ...

"本章では、Python で数値計算を高速に行うためのライブラリ（[注釈1](#note1)）である NumPy の使い方を学びます。\n", "本章の ...

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Pythonは科学計算のライブラリが充実している。それらのライブラリを使うことで、サイン波を手軽に生成できる。そうであれば、簡単なシンセサイザーを作ることもできるだろう。今回は、PythonのライブラリPyAudioとNumPyで音楽の生成に挑戦してみよう。