こんにちは！
皆さんは、NumPyライブラリとは何か知っていますか？
NumPyライブラリは様々な機能が搭載がされており、とても便利なライブラリです。
そこで今回は、NumPyライブラリとは何か、NumPyライブラリを使用する利点について説明していきます。
NumPyライブラリとは
NumPyライブラリとは、Pythonの代表的な数値計算ライブラリの１つで、基本的な演算機能を提供するライブラリです。
NumPyライブラリで提供されるNumPy配列は、 Python標準のリストよりも効率的に多次元配列を扱えることから、科学技術計算や機械学習などに使用されています。
NumPyライブラリを使用する利点
NumPy配列を使用する利点は、主に以下の３つが挙げられます。
・処理速度の高速化
・コードの簡略化
・様々な配列の操作
上記３つについてそれぞれ詳しく見ていきましょう。
処理速度の高速化
Pythonは、他の言語と比べて「for文」が非常に遅いことで有名です。
そのため、配列の計算を行う際に、for文を用いて計算を行うことは、Pythonの処理速度に悪影響を及ぼします。
そこで、NumPy配列の出番です！
NumPy配列を用いると、for文を使用していた部分を、for文を使わずに書ける場合が多くあります。
以下のプログラムは、リストのインデックス番号に対応する要素をそれぞれ足し合わせるプログラムをfor文を用いて表したプログラムです。
a = [1, 2, 3]
b = [4, 5, 6]
c = []
for i in range(3):
c.append(a[i] + b[i])
print(c)実行結果
[5, 7, 9]このプログラムを、NumPy配列を用いて表すと、以下のようになります。
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
print(a + b)実行結果
[5 7 9]for文を用いずに表すことができましたね。これによって実行速度が高速になります。
for文を用いたまま高速化する手法にリスト内包表記というものがありますが、NumPy配列と一緒に確認しておきましょう。
リスト内包表記について知らない方は以下の記事をご覧ください。
コードの簡略化
処理速度の高速化の際に載せたプログラムをもう一度見てみましょう。
a = [1, 2, 3]
b = [4, 5, 6]
c = []
for i in range(3):
c.append(a[i] + b[i])
print(c)import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
print(a + b)NumPy配列を用いた方がコードが短く、そして簡潔になっていますね。
また、NumPy配列を知っていれば、配列に対してどんな動作をするのかが一目でわかります。
上記のプログラムを見ても、NumPy配列同士の足し算は、「リストのインデックス番号に対応する要素をそれぞれ足し合わせる」ということを知っていれば、動作が一目でわかるプログラムになっています。
様々な配列の操作
NumPy配列には、配列の操作を行える機能が多く用意されています。
この記事では、サンプルプログラムは紹介しませんが、例えば、１次元配列を多次元配列に変換できたり、配列の転置など、様々なことができます。
また、行列演算や、ベクトル演算も簡単に行うことができます。
今までfor文などを用いて行っていた計算は、調べてみるとNumPy配列を用いることができるかもしれませんよ？
まとめ
いかがでしたか？
NumPuライブラリがどのようなものか理解できたでしょうか？
NumPyライブラリとは、基本的な演算機能を提供するライブラリで、そこで提供されるNumPy配列を用いると、様々な利点があることを学びました。
次の記事からは、具体的な操作方法などについて説明していきます。
NumPyライブラリの操作等について詳しく知りたい方は、以下のまとめ記事へのリンクから、まとめ記事で、見たい記事を選択してください。
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