NumPyとは
NumPy（ナムパイ）とは、Pythonにおける科学計算の基盤となるライブラリで、高性能な多次元配列（ndarray）オブジェクトと、それを操作するための関数群を提供します。Numerical Pythonの略称で、データサイエンスや機械学習のほぼすべてのPythonライブラリがNumPyに依存しています。
| ひとことで言うと | Pythonで数値計算を高速に行うための基盤ライブラリ。 |
|---|---|
| 何がうれしいか | 配列をまとめて計算できるので、ループを書くより何十倍も速い。 |
| 注意点 | 配列の形（shape）の不一致がエラーの原因になりやすい。 |
ndarrayの特徴
NumPyの中核であるndarray（N-dimensional array）は、同一型の要素からなる多次元配列です。C言語で実装されているため、Pythonのリストと比較して数十倍から数百倍高速な数値計算が可能です。ベクトル化演算により、ループを書かずに配列全体に対する演算を効率的に実行できます。
1Pythonのループ1件ずつ処理して遅い
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2NumPy配列にする同じ型でまとめて持つ
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3まとめて計算C言語レベルで一括処理
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4数十倍高速大量データも現実的に
NumPyの主な機能
ブロードキャスティング（異なる形状の配列間の演算）、インデクシングとスライシング、線形代数演算（行列積、逆行列、固有値分解など）、フーリエ変換、乱数生成、統計関数（平均、標準偏差、相関など）、配列のリシェイプや結合など、科学計算に必要な機能を幅広くカバーしています。
NumPyの役割
NumPyはPythonの科学計算エコシステムの基盤であり、Pandas、SciPy、scikit-learn、TensorFlow、PyTorchなどのライブラリがNumPyのndarrayを基礎として構築されています。データサイエンスにおけるPythonの人気を支える最も重要なライブラリの一つです。