‫お帰りなさい｡
‫このセクションでは､ Num Piについて見ていきます｡
‫そして今､ 私はこのセクションにとても興奮しています｡ なぜなら､ Numb Pieは基本的に､ Pythonにおけるすべてのデータサイエンス､
‫機械学習､ 数値計算のバックボーンだからです｡
‫そしてそれが､ 実はNumPyの略なのです｡
‫numerical pythonの略です｡
‫また､ NumPyとは何ですか？
‫さて､ 機械学習のすべてにおいて､ 今どんな種類のデータを扱っていても､ これは前のセクションのpandasで見たようなデータフレームになる可能性があります｡
‫NumPyは､ データを数字の羅列にするための土台を形成することになる｡
‫そして､ 機械学習アルゴリズムが､ その数字のパターンを解明していくのです｡
‫機械学習のモデリングフレームワークに戻ると､ ステップ1として問題定義があります｡
‫ステップ2は､ データ評価機能､ モデリング､ 実験です｡
‫そして､ このセクションでどんなツールが使えるかを見てもらうと､ NumPyを中心に紹介しています｡
‫しかし､ NumPyはデータ解析の部分に入ってくるので､ これから見ていくことになります｡
‫先ほど､ 機械学習はモデリングと言われましたが､ 基本的にはデータを数値に変換することです｡
‫そしてこの場合､ NumPyでは､ 通常､ このセクションの後に十分な経験を持つことになるnumpy配列の形式と､
‫それらの数値のパターンを見つけることができます｡
‫つまり､ このパイプラインのほぼ全体にわたって､ numpyが登場することになります｡
‫さて､ なぜnum piなのか？
‫あるいは､ 純粋なpythonではなくnumpyを使用する主な理由です｡
‫つまり､ pythonでも数値計算はできますが､ 通常､ 大規模な数値計算をしたい場合はnum
‫piを参照するんです｡
‫それは､ 速いからです｡
‫そして今､ なぜ速いかというと､ その裏にはC言語のコードで書かれた最適化があるからです｡
‫numpyパッケージの素晴らしいところは､ これらのCコードの最適化を純粋なpythonで使用できることです｡
‫つまり､ C言語を知らなくてもnumpyを使うことができ､ pythonは純粋なC言語よりも少し書きやすいということです｡
‫それがNumPyを使うメリットなんですね｡
‫この最適化は､ numpyのbroadcastingという用語を使ったvectorizationという処理によって､
‫速度が向上しています｡
‫なぜなら､ Pythonのようにリストに対して計算を行うループを書くと､ 最終的に速度が低下してしまうからです｡
‫例えば､ 何百万もの異なる数値のリストがあると､ 機械学習のプロジェクトではよくあることです｡
‫そして､ 前にも述べたように､ NumPyは他のPython科学パッケージのバックボーンとなっている｡
‫さて､ PIは実はPANDASのパッケージの基本を形成しています｡
‫では､ このコーナーでは何を取り上げるのでしょうか｡
‫もちろん､ すぐに使える便利な機能にはこだわっていますよ｡
‫ここでは､ さまざまなnumpyのデータ型と､ それらのデータ型の属性について見ていきます｡
‫さて､ メインはNDIアレイですが､ これについては別の動画で見ていただくとして｡
‫ここでは､ 数字の羅列と考えることができるレース､ レイズの作り方について見ていきます｡
‫これから､ 配列や行列の見方､ 行列や行列の見方を見ていきましょう｡
‫異なるアレイの組み合わせとしてイメージすることができます｡
‫続いて､ 配列の操作と比較の方法について見ていきます｡
‫最後に､ 配列のソート（異なる数値のリストを並べ替えること）を行い､ 配列が使用される場所や､
‫データを数値のリストに変換するためにnumpyを使用できる場所について､ いくつかの実用的な使用例を示します｡
‫すみません｡
‫困ったときはどこに助けを求めればいいのか？
‫さて､ 試しにやってみたい手順は､ コードに沿って進めていくことです｡
‫このビデオでは､ Jupyter NotebookやNumPy入門のレッスンを通して､
‫できる限りフォローするようにします｡
‫もし､ ペースがつかめなかったり､ 私のスピードが速すぎたりしても､ 大丈夫です｡
‫遠慮なく止めてください｡
‫戻って､ 自分で何か練習してください｡
‫でも､ できるだけコードを書いて実行する練習をしたほうがいい｡
‫それがステップ2ですね｡
‫ぜひお試しください｡
‫コードを実行してみてください｡
‫If in doubt, run the code」という言葉を思い出してください｡
‫もし､ ある機能や取り上げたあることにつまづいたら､ ここで検索してみてください｡
‫StackOverflowやnumpyの公式ドキュメントに行き着くことでしょう｡
‫その後､ 一度検索して､ StackOverflowやnumpyのドキュメントで何か見つけたら､
‫大事なのは､ Jupyter Notebookで見つけたコードに再度挑戦し続けることです｡
‫走らせる練習をする｡
‫疑わしい場合は､ コードを実行してください｡
‫そして最後に､ それでも行き詰まったら､ いつでも助けを求めることができることを忘れないでください｡
‫質問があれば､ StackOverflowやその他のリソースで質問できるように､
‫同じ質問をしている人がいる可能性が高いからです｡
‫わかりました｡
‫ということで､ numpyの紹介でした｡
‫土台となるものです｡
‫他のデータサイエンスやサイエンスパッケージのバックボーンとなっています｡
‫でも､ さっそくコーディングしてみましょう｡
‫どんなものか見てみましょう｡