NumPyは線形代数に不可欠であり、機械学習でデータを扱うときには必ず使うことになる Python ライブラリです。
NumPy が不可欠なのは、データをベクトルや行列として扱うことが可能であり、線形代数や機械学習に必要な便利な機能がもとから実装されているからです。要するに、NumPy は線形代数を学ぶプログラマーにとって必須のライブラリなのです。
そこで本章では、NumPy の初心者の方のために、機械学習の実務や線形代数の演算でよく扱うものだけに絞って、まず抑えておきたいNumpyの使い方を解説します。具体的には以下の通りです。
これら一つひとつは簡単なものですが、機械学習やデータサイエンスの実務を行う上での土台となる重要なスキルです。単なる教科書的な内容ではなく、実務に応用できるように解説していますので、ぜひそれぞれご覧ください。既にNumPyに習熟している方にとっては当たり前の内容ばかりですが、復習のために目を通してみるのも良いかと思います。