Python)はPythonで数値計算を効率的に行うためのライブラリで、データ解析及び、線形代数を扱う上では必須のライブラリです。NumPyを使うことでベクトルや行列などの多次元配列を作ることができます。NumPyは、Matplotlib、Pandas、SciPyなどのPythonのライブラリと合わせてよく利用されます。公式ドキュメントなぜNumPyを学ぶのかなぜNumPyを学ぶのかについてあらかじめ説明します。NumPyは機械学習・ディープラーニングを扱う機械学習エンジニア(Pythonエンジニア)に取って、必須のライブラリといっても良いくらい、多く利用します。NumPyは大規模なデータの処理に優れており、機械学習・ディープラーニングの現場で多く使います。そのためNumPyは機械学習エンジニアにとって「最初の一歩」となるライブラリですので、是非この章でしっかり基礎を学んでいきましょう。コマンドを用いたNumPyのインストールは下記のコマンドでインストール出来ます。Macの方はターミナル、Windowsの方はコマンドプロンプト上で実行することでインストールが出来ます。Notebookをお使いの方は、起動したNotebookのセルに、先頭に!マークをつけて実行することでインストールすることが出来ます。numpyNumPyを使用するimport文を記述することで、NumPyを利用することが出来ます。np配列(アレイ)を作るarray()を使うことでNumPyの配列を作ることが出来ます。用の配列(numpy.ndarray)を生成します。リストのリストを作る。リストのリストが完成。my_listsを使ってNumPyのアレイを使る。2行5列の配列ができる。次のように、タプルを複数渡すとエラーになってしまいます。understood"""NumPy配列の形状を調べるNumPy配列(ndarray)の形状を調べるにはshapeというインスタンス変数を使うことで調べることができます。※インスタンス変数とはオブジェクトのインスタンスごとに割り当てられた変数のこと(個々のインスタンスに格納される変数)です。詳しくは、クラスとオブジェクトのテキストをご確認ください。(4,)が出力される。これは1次元配列でかつ、4つ要素があることを意味します。これは行列で、2行2列を意味しています。arange()arange()はpythonのfor文で使ったrange()関数と似た関数です。range()同様に引数に渡した数の配列を生成します。y)配列操作NumPyでは再形成といって、配列の次元を変更することが可能です。hstackでも行方向の結合が可能print(np.hstack((sample_array3,sample_array4)))"""axis=0で列方向axis=1で行方向です。下記URLを参考ください。vstackで列方向の結合が可能print(np.vstack((sample_array3,sample_array4)))ブロードキャストブロードキャストは、配列の大きさが異なっていれば、自動的に要素をコピーし大きさを揃えるNumPyの機能です。多次元配列とは、数字の集合であり、N次元状に数字を並べたものです。数字が1列に並んだり、長方形状に並べたり、3次元状に並べたものなどです。配列の形状取得にはshapeを使う。(5,5,4)1次元でも2次元でも、同様にタプルで結果が返される。3行2列の配列(2次元の配列)を作成"""2次元配列は行列のことを意味します。次の次元に2つの要素があるという意味。2行列とは行列は、数や記号や式などを行と列に沿って配列したものです。