numpy(ナンパイ)

2018.08.16

読み方は「ナンパイ」または「ナムパイ」プログラミング言語Pythonにおいて配列(リスト)計算を高速するなど、数値計算を効率的に行うための拡張モジュール、ライブラリ。
Jum Huguninらによって開発されたNumericに対し、Travis OliphantがNumarrayの機能を組み込んで大幅な修正を加えることで、NumPyを開発した。
科学技術計算やWebデータの分析などの大規模なデータを取り扱う場合、多次元かつ大量のベクトル(=配列)の演算が必要になるが、PythonはCやJavaなどのコンパイラ言語と比較した場合にかなり遅い。しかし、Numpyの配列オブジェクト「ndarray」を使用することで大規模な多次元配列や行列の演算など、科学技術計算を少ないコード量で効率よく高速に数値計算を行うことが可能となる。そのため、大規模な多次元配列などの処理に膨大な時間を要するPython単体の処理に対し、機械学習ではNumpyを使って処理するのが一般的となっている。
《処理速度や汎用性の高さ》《MATLABに近い使用感》《配列の「要素数」「型」が固定》といった強みがある。
【特徴】
・ベクトル演算をベースにした省メモリで高速な多次元配列(ndarrayオブジェクト)
・行列演算(逆行列など)や乱数生成、フーリエ変換を簡単に呼び出すことができる
・PythonとC, C++, Fortranとの連携を可能にする低級インターフェイスを提供
・バイナリやテキストでのファイル入出力を簡単にできる
機械学習・ディープラーニングを扱うPythonエンジニアにおいて「必須のライブラリ」と呼ばれている。

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