NumPyシリーズもいよいよ最終回です。 前回までで、 NumPyの基礎（array・shape・演算） スライシングや抽出 を理解し、「使えるNumPy」に近づきました。 最終回となる今回は、 機械学習・データ分析で頻繁に使う実践的な要素 に踏み込みます。 主に扱う内容は ...

今回は第3回の冒頭で紹介した、 Numpyの導入方法と簡単な使い方について説明します。次回で様々な分布を扱うためにNumpyの準備をしておきましょう。 Numpyの導入 Numpyはオープンソースの拡張モジュールで行列や多次元配列と、 それらを操作するための数学 ...

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 ...

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 ...

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 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 ...

I frequently encounter situations where I need to load data from a Pandas DataFrame into NumPy arrays, perform computations, and then update the DataFrame. Typically, I have two approaches: Loading ...