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NumpySaveの拡張子は？

numpy.saveで書き込んだndarrayはnumpy.loadで読み込むことができます。バイナリ形式で保存され、拡張子はnpyである必要があります。

NumPy 何ができる？

NumPyでできること

NumPyは数値計算を行うライブラリです。 NumPyではベクトル演算や行列演算で用いる多次元配列を扱うことができます。さらに、NumPyのライブラリコードはC言語で作成されています。

NumPyのデメリットは？

NumPy型の配列は処理速度が高速な反面、「要素数」「データ型」が固定なため、Python標準のリスト型と比べると柔軟性に欠けます。

PythonNPの意味は？

NumPyは、プログラミング言語Pythonにおいて数値計算を効率的に行うための拡張モジュールである。効率的な数値計算を行うための型付きの多次元配列（例えばベクトルや行列などを表現できる）のサポートをPythonに加えるとともに、それらを操作するための大規模な高水準の数学関数ライブラリを提供する。

NumPyの強みは？

Numpyでは、C言語の配列をPythonで扱いやすいオブジェクト（ndarray）として使うことで、高速でありながら柔軟なプログラミングが可能です。また、CやFortranと同様に大規模配列を扱うことにも長けているため、使いこなせればかなり強力なツールです。

PythonはC言語より何が優れているのか？

Pythonはソースコードが少ないという特徴があります。 C言語などの他のプログラミング言語と比べても比較的簡単に書け、見た目もスッキリとしているので、誤字脱字や思わぬエラーの発生を防げます。また、ソースコードが少ないことで、簡単なプログラミングを短時間で書けるため、Webサービスやアプリの開発時間を短縮できます。

Pythonの悪い点は？

Pythonはインタプリタ型の言語、かつ動的型付き言語であるため実行速度が遅いといったことがデメリットとして挙げられます。そのため基幹システムなどの重要なシステムには向いていません。

Pythonの優れている点は？

PythonはC言語などの他のプログラミング言語と比較して、ソースコードが少ない言語です。そのため、わかりやすいコーディングができ、読みやすいことから記述ミスによるエラーの発生を防ぐことができます。また、コードが少ないため簡単なプログラミングであれば非常に短時間で完了する点もメリットだと言えるでしょう。

NumPy なんて読む？

読み方は「ナンパイ」または「ナムパイ」です。本コースでは「ナンパイ」（または英語表記 Numpy）で統一しています。 NumpyはPythonのオープンソースライブラリで、大規模な多次元配列や行列の演算など、科学技術計算を効率的に行うことが可能です。

Pandas NumPy どっち？

数値計算は numpy の方が数倍～十数倍ほど処理速度が速いのですが、CSVファイルの読み込みは逆転して pandas の方が20倍近く速いです。多くの場合は csv 読み込みの方が処理時間が長いので、頻繁にCSVを読み書きする場合は pandas の read_csv() を使いましょう。

By Rocray Jimmison