1 か月で NumPy を学ぶための 11 冊の本とコース [2023]

NumPy は、すべてのデータ サイエンティストのツールボックスに含まれるレンチです。これはデータを操作するための非常に便利なライブラリであり、すべてのデータ サイエンティスト、アナリスト、エンジニアにとって必須のスキルです。

この需要の高いスキルを学びたい場合は、この記事を読み進めてください。この記事では、NumPy とは何か、NumPy が重要である理由、および学習に最適なリソースについて説明します。

NumPyとは何ですか?

NumPy は 数値 Python の略です。 2005 年に Travis Oliphant によって作成され、データ分析に使用されるライブラリです。

NumPy の中心となるのは配列です。配列は単なるデータ値のリストです。この配列はベクトルを表すために使用できます。これは Python の組み込みリスト型とよく似ていますが、重要な違いが 1 つあります。

Python リストとは異なり、NumPy のデータは連続したメモリに保存されます。これは、値がメモリ内に並べて保存されることを意味します。これにより、値へのアクセスが高速になります。 NumPy 配列は、一般的な操作において Python リストよりも最大 50 倍高速です。

Python リストと同様に、配列は他の配列を要素として保存できます。これにより、行列や高次配列などのより複雑な数学的構造を作成できるようになります。配列には、平均、中央値、標準偏差の計算など、一般的な統計演算に役立つメソッドが備わっています。分割、結合、整形、再整形することで修正できます。

Numpy を使用するための要件

• Pythonのインストール
• ピップのインストール
• VSCode などの IDE、またはより理想的には Jupyter などのノートブックベースの IDE
• Python の知識

こちらもお読みください: 初心者のための Jupyter Notebook 入門

ユースケース

• Numpy は、組み込みの Python リストではなく配列が高速であるため、データ サイエンス タスクに使用されます。
• 組み込み関数を使用して線形代数の問題を解くために使用できます。
• ベクトルと行列を高速に計算できるため、機械学習で使用されます。
• ランダム統計関数を使用してランダム データセットを生成するために使用されます。

NumPyを学ぶためのコース

以下は、NumPy とデータ サイエンスを学ぶのに最適なリソースの一部です。これらのリソースのほとんどは、Python についてある程度の知識があることを前提としています。まだ Python を学習していない場合は、Python を学習するのに最適なリソースのリストを以下に示します。

深層学習の前提条件: Python の Numpy スタック

このUdemyコースは、Pythonを使用したディープラーニングの準備をするための優しいガイドを提供します。このコースでは、Numpy を使用してベクトルと行列の計算を行う方法を学びます。

さらに、Python でデータセットを処理するためのライブラリである Pandas、Matplotlib (データ視覚化ツール)、および Scipy (Python で統計を計算するためのライブラリ) についても説明します。

このコースには 6 時間のオンデマンド ビデオが含まれており、一度購入すると、永久に無料でアクセスできるようになります。証明書が含まれています。このコースを受講する前に、線形代数と Python でのプログラミングに慣れ、慣れている必要があります。

Python によるデータ分析: NumPy と Pandas マスタークラス

この包括的なコースでは、Pandas と NumPy を使用してデータを分析する方法を学びます。このメソッドは、216 の講義、3 つの記事、および 2 つのダウンロード可能なリソースで構成されています。これにより、合計 13 時間以上のコンテンツが得られます。

まず、NumPy と、NumPy の中心的なオブジェクトである配列の概念を紹介します。その後、このコースでは、データセットを操作するための人気があり便利なライブラリである Pandas の使用方法を学びます。そして最後に、Matplotlib ライブラリを使用したデータの視覚化について学びます。

このコースが他のコースと異なるのは、ロールプレイを通じて教えることでレッスンがより実践的なものになることです。あなたは、多国籍の大規模小売会社でデータ アナリストの役割を果たし、さまざまな業務から収集されたデータを分析します。予想通り、このコースは、コースを開始する前に Python にある程度の知識があることを前提としています。

まったくの初心者向けの NumPy を使用した Python

このコースは、NumPy に関する最も初心者向けのコースの 1 つです。 Python の知識が求められますが、このコースでは最初から NumPy を紹介します。

まず、NumPy 配列を紹介します。 Python リストとの違いと、Python リストがどのように高速でデータ サイエンス、エンジニアリング、分析に適しているかについて説明します。

さらに、これらの配列を使用して実行できるさまざまな操作をすべて学習します。これらには、配列の作成、インデックスを使用した配列へのアクセス、配列のスライスと結合、配列の整形と再形成が含まれますが、これらに限定されません。

このコースには 2 時間のビデオ コンテンツがあり、Numpy のみに焦点を当てています。これを完了すると、1 週間で認定を取得できます。

NumPy の概要

DataCamp によるこのコースは、NumPy の初心者に優しいです。このコースは約 4 時間で、13 のよく作られたビデオと 49 の演習で構成されており、学んだ概念を定着させるのに役立ちます。

これはデータ サイエンティスト トラックの一部であるため、同じトラックの他のコースを完了すると、DataCamp データ サイエンティスト認定資格を取得できます。

内容としては、配列を紹介し、Python でリストよりも配列を使用する利点について説明します。次に、コードをより高速かつ効率的にするためのブロードキャストとベクトル化のテクニックを学びます。 Monet データセットに対する配列操作を練習します。

SimpliLearn NumPy チュートリアル

Simplilearn によるこの無料チュートリアルでは、 Numpy の基本について説明します。短くて要点をまっすぐに伝えています。この記事には最小限の説明があり、参考として使用する場合、または Numpy とは何か、さまざまな関数が何を行うかをすでに知っている場合に最適です。

この記事には、さまざまな関数の使用法を例とともに説明するコード スニペットも含まれています。急いでいて、10 分で Numpy を学びたいときに最適です。記事なので、練習する場所や使用するデータセットがありません。

自分で練習環境をセットアップし、練習用のデータセットを見つける必要があります。 Kaggle は、データセットを探したり、データ サイエンスを実践するためのノートブックを作成したりするのに最適な場所です。

W3スクール

W3Schools によるこのチュートリアルは 私の個人的なお気に入りです。これは無料で包括的で、NumPy のすべての基本と、ランダムな統計分布の生成やベクトル化の実装のためのユニバーサル関数の使用などのより高度なトピックをカバーしています。

このチュートリアルは、合計 43 の Web ページで構成されており、簡潔かつ適切な説明と例を示したコード スニペットが含まれています。さらに、w3schools には、Numpy クエリを作成するためのエディターと、知識をテストできるクイズが付属しています。

これらはすべてオプションですが、学習体験に役立ちます。 Numpy コースに有料で登録すると、履歴書に追加できる認定資格を取得できます。

スケーラーコース

Scaler に関するこのコースは よくまとめられています。これは、NumPy、多次元配列、データ構造、関数、ブロードキャスト、その他のさまざまな概念の概要をカバーする 6 つのモジュールで構成されています。

合計 32 レッスンと 5 時間 33 分のビデオ コンテンツが含まれています。学んだことを応用し、頭の中に概念を定着させるのに役立つ 26 の課題があります。コースを修了すると、証明書が発行されます。

予想どおり、コースを開始する前に Python プログラミング言語を知っておく必要があります。 2 番目の前提条件では、Python と Numpy を備えた IDE がマシンにインストールされています。

Travis Oliphant による Numpy のガイド

Numpy の作成者によって書かれたこの本は、Python はすでに知っているが、Numpy やその他のツールについて学びたい人のためのリファレンスとなることを目的としています。

この本では、Travis Oliphant が Numpy の使用方法だけでなく、API を使用して Numpy を拡張する方法についても説明しています。これはおそらく、Numpy に関する最も詳細で詳細なリソースです。

おそらく、Numpy の仕組みをより高いレベルで理解し、ライブラリに貢献して拡張できるように詳細なガイドを必要とする Numpy のパワー ユーザーにとっては理想的です。

Numpy 初心者ガイド (Ivan Idris 著)

Numpy に関するこの本は初心者向けに書かれています。これは、すでに Python に精通しているものの、追加スキルとして Numpy を取り入れてスキルセットを拡張したいと考えている科学者、エンジニア、プログラマー、アナリストを対象としています。

この本では、ローカル マシンへの Numpy、Matplotlib、Scipy、および IPython のインストールについて説明します。次に、配列と利用できるさまざまな配列関数について説明します。次に、ライブラリを使用して行列演算を実行し、 Numpy.testing でコードをテストします。全体として、この本は Numpy の包括的なガイドです。

NumPy: 基本から上級まで (Karan Singh Bisht 著)

「NumPy の基本から上級まで」というタイトルがすべてを物語っています。この本は、ライブラリについて何も知らない状態から、より高度な機能の使用方法を知るまでの緩やかな坂道を示すことを目的としています。

この本では、配列とは何かという説明などの基本から、CPU キャッシュの効果や Ndarray のライフサイクルなど、より高度な内部的なトピックまでを取り上げています。これは、Numpy ライブラリを使用してさらに機械学習を行うための強固な基盤を提供することを目的としています。

FreeCodeCamp YouTube チュートリアル

FreeCodeCamp は、高品質のコーディングおよびソフトウェア開発チュートリアルのソースとして最近人気が高まっています。そのチュートリアル カタログには、この包括的な Numpy チュートリアルが含まれています。すべてのチュートリアルと同様に、無料で利用できます。

このチュートリアルは約 1 時間で、Numpy の基本をカバーしています。これは、ライブラリを始めたばかりの人にとって負担にならないよう、ライブラリを穏やかに紹介するものです。ご想像のとおり、ビデオを見る前に Python の知識があることが前提となります。

最後の言葉

Numpy は非常に便利で多用途です。これは、ほとんどのデータ サイエンスおよびエンジニアリングの仕事で期待されるツールです。この記事では、Numpy について紹介し、その主要な概念の高レベルで抽象的な概要を説明しました。

さらに、この記事には、Python の学習に役立つリソースがリストされています。各リソースの簡単な説明は、情報に基づいてどれを選択するかを選択するのに役立ちます。

次に、データ サイエンティストに最適な Python ライブラリを確認してください。