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NumPy - Wikipedia
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NumPy

プログラミング言語げんごPythonにおいて数値すうち計算けいさんを効率こうりつ的てきに行おこなうための拡張かくちょうモジュール

NumPyは、プログラミング言語げんごPythonにおいて数値すうち計算けいさんを効率こうりつ的てきに行おこなうための拡張かくちょうモジュールである。効率こうりつ的てきな数値すうち計算けいさんを行おこなうための型付かたつきの多次元たじげん配列はいれつ（例たとえばベクトルや行列ぎょうれつなどを表現ひょうげんできる）のサポートをPythonに加くわえるとともに、それらを操作そうさするための大だい規模きぼな高水準こうすいじゅんの数学すうがく関数かんすうライブラリを提供ていきょうする。

NumPy
作者さくしゃ Travis Oliphant
開発元かいはつもと コミュニティ開発かいはつ
初版しょはん 1995年ねん (1995)
最新さいしん版ばん 2.0.0[1] ウィキデータを編集 - 2024年ねん6月がつ16日にち (23日にち前まえ) [±]
リポジトリ
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プログラミング
言語げんご		 Python
対応たいおうOS クロスプラットフォーム
種別しゅべつ 数値すうち計算けいさん
ライセンス 修正しゅうせいBSDライセンス
公式こうしきサイト numpy.org ウィキデータを編集
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沿革えんかく

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NumPyの祖先そせんであるNumericはジム・ハグニン（英語えいご版ばん）らによって開発かいはつされた。その後ご2005年ねんにトラヴィス・オリファント（英語えいご版ばん）が、Numarrayの機能きのうをNumericに組くみ込こみ、そこへ大幅おおはばな修正しゅうせいを加くわえることで、NumPyを開発かいはつした。NumPyはオープンソースソフトウェアであり、多数たすうの開発かいはつ者しゃが寄与きよしている。

NumPyは、Python 2.4から2.7 および Python 3.1以降いこうで使用しようできる。2011年ねんには、PyPy用ようNumPy APIの開発かいはつも開始かいしされた。またNumPyをCythonで記述きじゅつし高速こうそく化かを図はかっている。

目的もくてき

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Pythonは動的どうてき型付かたつけ言語げんごであるため、プログラムを柔軟じゅうなんに記述きじゅつできる一方いっぽうで、純粋じゅんすいにPythonのみを使つかって数値すうち計算けいさんを行おこなうと、ほとんどの場合ばあいC言語げんごやJavaなどの静的せいてき型付かたつき言語げんごで書かいたコードに比くらべて大幅おおはばに計算けいさん時間じかんがかかる。そこでNumPyは、Pythonに対たいして型付かたつきの多次元たじげん配列はいれつオブジェクト (numpy.ndarray) と、その配列はいれつに対たいする多数たすうの演算えんざん関数かんすうや操作そうさ関数かんすうを提供ていきょうすることにより、この問題もんだいを解決かいけつしようとしている。NumPyの内部ないぶはC言語げんご (およびFortran)によって実装じっそうされているため非常ひじょうに高速こうそくに動作どうさする。したがって、目的もくてきの処理しょりを、大おおきな多次元たじげん配列はいれつ（ベクトル・行列ぎょうれつなど）に対たいする演算えんざんとして記述きじゅつできれば（ベクトル化かできれば）、計算けいさん時間じかんの大半たいはんはPythonではなくC言語げんごによるネイティブコードで実行じっこうされるようになり大幅おおはばに高速こうそく化かする。さらに、NumPyは BLAS APIを実装じっそうした行列ぎょうれつ演算えんざんライブラリ (OpenBLAS, ATLAS, Intel Math Kernel Library など)を使用しようして線形せんけい代数だいすう演算えんざんを行おこなうため、C言語げんごで単純たんじゅんに書かいた線形せんけい代数だいすう演算えんざんよりも高速こうそくに動作どうさしうる[2]（速度そくどが落おちるが BLAS ライブラリを使用しようしないコンパイルも可能かのう）。

一般いっぱんに、行列ぎょうれつ演算えんざんにおいてはメモリ帯域たいいきがボトルネックになる事ことが多おおい。NumPyのAPIの構造こうぞう上じょう、特とくに複数ふくすうの演算えんざんが連つらなる場合ばあいに、余計よけいなメモリの読よみ書かきが多発たはつする。その問題もんだいを解決かいけつし、不要ふようなメモリの読よみ書かきを減少げんしょうさせるために、NumPyを利用りようして動作どうさするNumexprが開発かいはつされている[3]。

MATLAB との比較ひかく

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PythonとNumPyの組くみ合あわせはMATLABに近ちかい機能きのう性せいを提供ていきょうするため、NumPyをMATLABのフリーな代替だいたい物ぶつとして使用しようする者ものもいる。いずれも動的どうてきプログラミング言語げんごとしての高たかい柔軟じゅうなん性せいを持もち、配列はいれつや行列ぎょうれつを用もちいた高速こうそくな演算えんざんを行おこなうことができる。両者りょうしゃの比較ひかくとしては、MATLABはプロプライエタリ製品せいひんであり高価こうかだが、組くみ込こみの数学すうがく関数かんすうを多数たすう備そなえ、さらに様々さまざまな用途ようとのための実用じつよう的てきなパッケージやSimulinkのようなツールボックスが提供ていきょうされている。その一方いっぽうで、NumPyは、MATLABよりも汎用はんよう的てきかつ現代げんだい的てきなプログラミング言語げんごであるPythonに統合とうごうされており、なおかつPythonはオープンソースかつフリーである。NumPyには各種かくしゅの補助ほじょ的てきなライブラリが存在そんざいし、例たとえば、SciPyは、さらにMATLAB的てきな科学かがく計算けいさん関数かんすうをNumPyに追加ついかするライブラリであり、MatplotlibはMATLABライクなグラフ描画びょうが機能きのうを提供ていきょうするパッケージである。NumPyとMATLABの両者りょうしゃはともに、LAPACK APIを経由けいゆして、行列ぎょうれつ演算えんざんライブラリによる演算えんざんを行おこなっている。

例れい

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以下いかの例れいでは、NumPyとmatplotlibを用もちいて、Pythonの対話たいわ環境かんきょうにおける非常ひじょうに単純たんじゅんなベクトル操作そうさとプロットを実演じつえんしている。 

>>> import numpy
>>> from matplotlib import pyplot
>>> x = numpy.linspace(0, 2 * numpy.pi, 100)
>>> y = numpy.sin(x)
>>> pyplot.plot(x, y)
>>> pyplot.show()

不規則ふきそく配列はいれつ

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多次元たじげん配列はいれつ（テンソル）のうち、要素ようそが異ことなる長ながさを持もつものを不規則ふきそく配列はいれつ（英えい: ragged array）という[4][5]。NumPyは固定こていのshapeをもつ多次元たじげん配列はいれつを高たかい効率こうりつで計算けいさんすることに特とく化かしたライブラリであり、不規則ふきそく配列はいれつを基本きほん的てきにサポートしていない[6]。明示めいじ的てきにobject型かたの配列はいれつを作成さくせいすることで不規則ふきそく配列はいれつを操作そうさすることは可能かのうである（自動じどう推論すいろんは非ひ推奨すいしょう化かされた[7]）が、あくまでポインタ配列はいれつであり、メモリレイアウト等とうのNumPy機能きのうはサポートされない。

脚注きゃくちゅう

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  1. ^ https://numpy.org/doc/stable/release/2.0.0-notes.html.
  2. ^ “SciPy PerformancePython”. 2009年ねん9月がつ28日にち閲覧えつらん。
  3. ^ pydata/numexpr - GitHub
  4. ^ "they sometimes err in matching the lengths of the nested sequences, commonly called 'ragged arrays'." NEP 34 — Disallow inferring dtype=object from sequences. NumPy.
  5. ^ "Ragged tensors are the TensorFlow equivalent of nested variable-length lists." Ragged tensors. TensorFlow Core.
  6. ^ "NumPy doesn’t support ragged arrays" Special types. h5py.
  7. ^ "will force users who actually wish to create object arrays to specify that explicitly." NEP 34 — Disallow inferring dtype=object from sequences. NumPy.

関連かんれん項目こうもく

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ポータル FLOSS

脚注きゃくちゅう

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  1. ^ “JAX: Autograd and XLA”. 2020年ねん11月19日にち閲覧えつらん。

外部がいぶリンク

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