最近流行りの機械学習ですが、実は一番大変なのはデータ処理だったりします。 NumPyはPythonで良く使われる数値計算ライブラリで、柔軟な配列操作が可能であり、データ処理も簡単にできるようになっています。Pandasやscikit-learnなど、機械学習でよく使われる有名なライブラリでも使われているので、NumPyを使いこなせるととても幸せになれます(多分)。 この記事では備忘録もかねてユースケース別にNumPyの使い方をまとめたいと思います。 基本的な使い方はこちらのサイト(Pythonの数値計算ライブラリ NumPy入門)がとても参考になります。 はじめに ※numpyはnpという名前で使えるようにimportしておきます。 import numpy as np 目次 テストデータを生成する ある行、列だけを抽出する(インデックスで指定) 条件に合うデータだけ抽出する(条件式で指定
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