‫なぜ払わないのか？
‫このセクションを通して､ Pythonのリストに非常によく似たNumPyと呼ばれるこの人気のあるライブラリについて調べていきます｡
‫データサイエンスや機械学習に関しては､ 最もよく使われ､ 人気のあるライブラリの一つです｡
‫でも､ 聞きたいのは､ なぜこれが必要なのか､ ということです｡
‫Pythonのリストはないのですか？
‫なぜNumPyは人気があり､ 機械学習で必ず使うツールなのか？
‫私たちが問題にnumpyを使いたいと思う理由は主に2つあります｡
‫NumPyが提供する多くの機能は､ 実はC言語という高速なプログラミング言語で書かれているんだ｡
‫もしPythonのリストを使えば､ これからやろうとしていることのいくつかは､ 実際にはもっと遅くなるはずです｡
‫そのため､ 配列やリストに対するnumpyの操作は､ Pythonで同じ操作を行うよりもずっと高速に行えます｡
‫そして､ 機械学習といえばお分かりのように､ 多くの計算を行います｡
‫加工はたくさんしています｡
‫そして､ 多くの計算が必要なため､ GPUやグラフィック・プロセッシング・ユニットが使われるわけです｡
‫だから､ NumPyが提供する､ 可能な限りの性能上の利点を手に入れる必要があるのだ｡
‫NumPyのようなものを使いたい2つ目の理由は､ 機械学習に関して言えば､ 通常､
‫機械は1と0､ そしてnumpyに含まれる数字のようなものしか理解できないからです｡
‫機械が理解しやすいものと､ 複雑なものがあります｡
‫例えば､ 画像は数字で表現することができ､ 数字が画素の色を表します｡
‫後ほど､ さまざまなフィールド､ さまざまな属性を数値に変換してみることにしましょう｡
‫例えば､ 患者さんが心臓病である場合､ 「はい」「いいえ」ではなく､ 「1」「0」に変換しています｡
‫データを機械が理解できるもの､ 例えば2進数や1と0のような数字に変換するというこの考え方によって､
‫機械に学習させることができるのです｡
‫機械はそうやって学んでいくのです｡
‫機械は複数の演算を行うことで学習しますが､ その情報をnumpyのような配列に格納することで､ 人間が理解できるデータからコンピュータが理解できるデータへと表現することができるのです｡
‫でも､ それはコースをどんどん進めていくとわかると思います｡
‫とりあえず､ 始めてみましょう｡