Pythonでデータ処理！NumPyのインストール方法から基礎使い方まで徹底解説

1. はじめに

データ処理や数値計算において、Pythonの中でも最も有用なライブラリの1つがNumPyです。この記事では、NumPyをインストールする方法について説明します。

NumPyは、数値計算を効率的に行うためのPythonライブラリです。NumPyは、大量の数値データを高速に処理できる多次元の配列オブジェクトを提供します。また、行列演算や線形代数計算のための機能も充実しており、機械学習、科学技術計算、金融分析などの分野で広く使用されています。

NumPyをインストールするには、以下の手順に従ってください。

$ python -m pip install --upgrade pip

$ python -m pip install numpy

NumPyは、Python 3.5以降のバージョンと互換性があります。NumPyは、他のPythonライブラリとも連携して使用することができます。NumPyが依存する主なライブラリには、Blas、Lapack、ATLAS、MKLなどがあります。

NumPyのバージョンをアップグレードするには、以下のコマンドを使用してください。

$ python -m pip install --upgrade numpy

NumPyが正しくインストールされているかどうかを確認するために、以下のようにNumPyのバージョン情報を表示するコードを実行することができます。

import numpy as np

print(np.__version__)

実行結果：

1.19.5

NumPyは、数値計算を行うためのさまざまな機能を提供しています。以下に、NumPyで配列を作成し、配列演算を行う方法の例を示します。

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

print(a + b)

実行結果:

[5, 7, 9]

NumPyのメリットとしては、高速な数値計算が行えること、多次元の配列オブジェクトを提供していること、線形代数計算に優れていることなどがあります。

一方、NumPyのデメリットとしては、初学者には敷居が高いことや、配列外の操作が面倒であることなどがあります。