コースに「NumPyデータ処理」をリリースしました。NumPyPythonで、数値計算を効率的に行うためのライブラリです。効率的な数値計算を行うため、ベクトルや行列などを表現できる型付きの多次元配列のサポートをPythonに加えるとともに、それらを操作するための数学関数ライブラリが提供されています。PyQドキュメントも参照してくださいNumPyを直接使う機会は少ないかもしれません。NumPyは、pandasを始めとする多くのライブラリで使われています。Python界の縁の下の力持ちといえるでしょう。pandasは、NumPyをベースにしているので、使い方が似ている部分があります。NumPyを覚えると、pandasも便利に使えるようになります。今回のリリースでは、以下の4つのパートがあります。それぞれ、紹介します。役に立つNumPy商品をレコメンドしようページランクを計算しようNumPyデータ作成データの作成方法についての3つのクエストがあります。NumPyを使おうNumPyの基本を学びます。NumPyの多次元配列の作成NumPyの多次元配列とよばれるオブジェクトのいろいろな作成を学びます。乱数を使おうNumPyでは大量の乱数を効率よく生成できます。ここでは、さまざま分布の乱数の生成方法を学びます。参照方法や、大事なブロードキャストなどの4つのクエストがあります。いろいろな参照NumPy特有の便利な参照方法について学びます。この参照方法は、pandasでも使えるので、是非覚えましょう。ブロードキャストNumPyが便利なのが、このブロードキャストという仕組みです。多次元のブロードキャストは、複雑です。ここでは、どんな状況でも対応できるように、根本的なしくみを学びます。続ブロードキャストここでは、状況に応じたブロードキャストの便利な使い方を学びます。NumPyでセル・オートマトンセル・オートマトンを題材に、NumPyの便利さを体感します。関数を中心に6つのクエストがあります。ユニバーサル関数ユニバーサル関数とは何かと計算時間の高速さを学びます。続ユニバーサル関数さまざまなユニバーサル関数の使い方を通して、NumPyの理解度を深めます。その他の関数NumPyで頻出の関数を学びます。pandasでも同じように使えます。統計量やソートなどの便利な関数を学びます。続便利な関数argで始まる関数を使うと、インデックスを求めることができます。連立一次方程式の計算方法を学びます。他にも、数学の線形代数で学ぶ固有値などの概念が出てきます。難しいですが、「こんなこともできる」くらいに覚えて必要になった時に見直せば良いでしょう。役に立つNumPy実践を意識し、2つのクエストを用意しました。商品をレコメンドしよう協調フィルタリングを使った「おすすめ商品」を求めます。ページランクを計算しようマルコフ連鎖を使ってwebページの有用性の指標である「ページランク」を求めます。いかがでしょうか?NumPyは行列計算がメインのように思われますが、データ分析の道具としても覚えておくべきかと思います。今回は、基本となる機能や考え方を抜粋し、学習しやすいように作成しました。これからも、コンテンツを拡充していきたいと思いますので、よろしくお願いします。16:00このブログはPyQ開発スタッフが運営しています。技術書1冊分の価格ではじめるPython独学プラットフォームです。Pythonの基本から機械学習・データ分析まで、実際にコードを書きつつブラウザだけで学べます。Pythonお悩み解決で紹介しているような疑問が解決できるプラン(スタンダードプラン)もあるので、プログラミング学習をサポートする先輩プログラマーのような存在が必要になったときには、是非検討してみてくださいね。»Python学習チャンネルPython独学プラットフォームPyQ(パイキュー)の公式ブログです。PyQのリリース情報やカリキュラム紹介だけでなく、プログラミング学習者向けにPythonのQ&A、プログラミング学習tipsなどを配信しています。reserved.引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。