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。

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 ...

Pythonでプログラミングを学ぶ上で、int（整数）やstr（文字列）と並んで、最も重要で強力なデータ型の一つが「list（リスト）」です。 リストは、複数のデータ（数値、文字列、あるいは他のデータ型）を、「順序付けて」一つの“入れ物”に格納できる ...