著者:ハック|Python自動化の魔術師
ページ数:41
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「データ処理、解析」
Pythonを用いてプログラムを構築すると、データ処理や解析を自動化できます。業務効率があがるのはもちろん、顧客情報収集やネットワークの分析といったマーケティングの場面にも活用できます。
また、以下のようにデータ処理や解析に使われるライブラリ(プログラムに必要な部品を寄せ集めたファイル)が充実しているのもPythonの強みの1つです。
・NumPy(計算を効率的に行う)
NumPyは、Pythonでの数値計算を効率的に行うためのライブラリです。
NumPyは、多次元配列を扱うことができるndarrayと呼ばれるデータ構造を提供しており、これにより、高速かつ簡単に数値計算を行うことができます。また、NumPyは、多くの組み込み関数を持っており、統計処理や線形代数などの数学的な処理を簡単に行うことができます。
ndarrayは、次元数、形状、データ型を持ち、同じ型のデータが格納されています。ndarrayは高速な配列演算を行うために、C言語で実装されているため高速です。
NumPyには、様々な組み込み関数があります。 例えば、統計関数である平均値や分散を求めることができ、線形代数関数で行列の積や逆行列を求めることができます。 NumPyには、さらに多くの関数があり、科学技術計算に必要な機能を提供しています。
NumPyは、Pythonでの数値計算において重要な役割を担っています。 PandasやMatplotlibなどのデータ処理ライブラリでも、NumPyを内部で使用しています。 また、深層学習フレームワークであるTensorFlowやPyTorchも、NumPyをベースにしているため、NumPyの知識は、深層学習にも必要になります。
NumPyは、配列演算を効率的に行うために、ndarrayと呼ばれる多次元配列を提供しています。ndarrayは、次元数、形状、データ型を持ち、同じ型のデータが格納されています。ndarrayは高速な配列演算を行うために、C言語で実装されているため高速です。
NumPyには、様々な組み込み関数があります。 例えば、統計関数である平均値や分散を求めることができ、線形代数関数で行列の積や逆行列を求めることができます。 NumPyには、さらに多くの関数があり、科学技術計算に必要な機能を提供しています。
例えば、ndarrayを使って配列の要素を加算したり、掛け算したりすることができます。また、複数の配列を結合することもできます。
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