numpyって何に使う？
NumPy（Numerical Python）は、Pythonの数値計算のための基本的なライブラリです。主な用途は以下の通りです：
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多次元配列の操作:
- NumPyは高性能の多次元配列（ndarray）を提供し、これにより効率的なデータ操作が可能になります。これにはベクトル、行列、テンソルなどが含まれます。
- 多次元配列を作成し、操作したり、数学的な演算（加算、乗算、行列演算など）を実行したりできます。
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数学的な演算:
- NumPyは、数学的な関数や演算を提供します。例えば、三角関数、指数関数、対数関数、統計関数、線形代数関数などがあります。
- 数値積分、微分方程式の求解、ランダムサンプリングなどの高度な数学的な演算もサポートされています。
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データ処理:
- NumPyは、データの読み込み、保存、操作、フィルタリング、変換などのデータ処理タスクを支援します。
- さまざまなデータ形式（CSV、JSON、テキスト、バイナリなど）を扱うための機能も提供されています。
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科学計算:
- NumPyは、科学技術計算や数値シミュレーションに広く使用されます。これには物理学、工学、統計学、生物学などの領域が含まれます。
- 数値シミュレーション、信号処理、画像処理、フーリエ変換などの科学計算タスクをサポートします。
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機械学習とデータ分析:
- NumPyは、機械学習やデータ分析のライブラリ（例えば、Scikit-learnやPandas）と組み合わせて使用されることがよくあります。多くの機械学習モデルやデータ分析手法は、NumPyのndarrayを入力として受け取ります。
NumPyは、Pythonの数値計算の基盤となる重要なツールであり、高速で効率的な数値計算を行うための多くの機能を提供しています。