NumPyのオーバーロード悪用っぷりが面白い - 無駄と文化

機械学習などの数値計算で使われる Python ライブラリの NumPy (ナンパイ)、DSL が独特で面白いので紹介します。 基本の ndarray とブロードキャスト NumPy のクラスでよく使うのは、N次元配列を表現する ndarray (N-dimension Array) です。 例えばシンプルな一次元配列はこのように書けます。 import numpy ndarray = numpy.array([1, 2, 3, 4, 5]) # => array([1, 2, 3, 4, 5]) この ndarray はさまざまな演算子をオーバーロードで独自定義しています。 例えば各要素に対する定数和, 定数倍はこのように書けます。 ndarray = numpy.array([1, 2, 3, 4, 5]) ndarray + 3 # => array([4, 5, 6, 7, 8])