NumPy（ナンパイ） とは？

多次元配列ndarrayと、配列に対する数値演算を提供するよ。例えばnp.array([1, 2, 3, 4, 5]) * 2なら、結果は[2, 4, 6, 8, 10]になる。Pythonのリストを2倍したときのように、同じ並びを繰り返す操作とは違うんだ。

自分でPythonのループを書く代わりに、配列全体への演算を指定できるからだよ。配列演算をまとめて指定する書き方をvectorizationと呼び、内部ではコンパイルされた処理が反復計算する。ループ自体がなくなるわけではないし、処理やデータ量によって速度は変わるんだ。

broadcastingの規則に合えばできるよ。配列の形状を末尾の次元から比べ、長さが同じか、どちらかが1なら対応できる。例えば配列に数値2を掛ける操作もその一つ。形状が合わない演算はエラーになるので、shapeを確認しよう。

ndarrayの*は要素ごとの掛け算だよ。2次元配列の行列積には@などを使う。演算の前にはshapeとdtypeを見て、配列の形状とデータ型が意図どおりか確認しよう。記号が同じでも、リストとは意味が違うんだ。

基本的なスライスは元のデータを共有するview（共有参照）になるよ。例えばa[1:3]を変更すると、元のaの対応する値も変わる。独立したデータが必要なら.copy()でコピーする。整数の配列などを使った高度な索引はコピーになるので、取得方法の違いも確かめよう。