note

シストリックアレイを作ってみよう①【シストリックアレイとは？】

GPUを作ってみようから始まる話。 GPUの設計コードを見て最初に分かったこと、「GPUは大量のメモリアクセスがキモ」。実際に自分で設計して、GPUを動かすCUDAもどきのコードを時こうしてDeepLeaningを動かすところまでやりましたが、NeuralNetworkの計算では ...
note

Pythonの数値計算に欠かせないNumPy：多次元配列（ndarray）の基礎知識

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 ...
CodeZine（コードジン）

NumPyで使われる多次元配列のデータ構造「ndarray」とは？

Developers Summit 2026・Dev x PM Day 講演資料まとめ Developers Boost 2025 講演資料まとめ Developers X Summit 2025 講演資料まとめ Developers Summit 2025 FUKUOKA 講演関連資料まとめ Developers Summit 2025 KANSAI 講演関連資料まとめ Developers ...
GitHub

karim-abdulnabi/Numpy_tutorial

learning Numpy why we use numpy ? NumPy aims to provide an array object that is up to 50x faster than traditional Python lists. The array object in NumPy is called ndarray , it provides a lot of ...
InfoWorld

Use Cython to accelerate array iteration in NumPy

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 ...
InfoWorld

What is NumPy? Faster array and matrix math in Python

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 ...
GitHub

kabir-phutela/NumPy_tutorial

It stands for Numperical python and it is used for peforming fast calculations and scientific operations. It provides a powerful data structure called ndarray (N-dimensional array), which allows ...