NumPyの基本を学んでみた

今回は、YouTube動画「NumPyの基本」を視聴しながら、Google Colabを使って自分で実装しつつNumPyの基礎を学びました。以下、その学習内容をまとめました。

NumPyとは？

NumPy（Numerical Python）は、Pythonで数値計算を効率的に行うためのライブラリです。多次元配列（ndarray）をサポートし、ベクトル演算や行列計算を高速に処理できます。

学習の進め方

YouTubeで動画を視聴しつつ、実際にColabでコードを試しながら理解を深めました。Colabのノートブックはこちらで公開しています。

学んだ内容のまとめ

以下は、今回学んだNumPyの基礎的な内容です。

1. 配列の作成

import numpy as np

# 配列の生成
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(a)
print(b)

2. 基本的な演算

# 要素ごとの演算
c = a + 2
d = b * 3
print(c)
print(d)

3. 形状の操作

# 配列の形状変更
b_reshaped = b.reshape(3, 2)
print(b_reshaped)

4. スライシングとインデックス指定

# 配列の一部を取り出す
print(b[:, 1])

今回の感想

動画と実際の実装を並行して行うことで、NumPyの基本操作がスムーズに理解できました。NumPyはデータサイエンスや機械学習の基礎となるライブラリなので、しっかりと理解しておくと後々の学習が楽になります。

まとめ

NumPyはシンプルながら強力なライブラリです。今回の学習を通じて、その基礎を身につけることができました。これからさらに応用的な使い方や、データ分析にどう活用するかも学んでいきたいと思います。