Python is convenient and flexible, yet notably slower than other languages for raw computational speed. The Python ecosystem has compensated with tools that make crunching numbers at scale in Python ...

今回は Pandas, Numpy, Matplotlibがインストール済みである前提で進めます。 Pandas (パンダス): Excelの表のような二次元データを驚くほど簡単に操作できるようにするライブラリ。データの読み込み、整形、集計、分析といった「データの前処理」の大部分を担います ...

感じた経験がある方もいるかもしれません。 そんなときに活躍するのが NumPy です。 NumPy を使えば、100 万行規模でも数秒で処理できます。 Python でデータ分析を進めるうえで、欠かせないライブラリのひとつです。 今日から NumPy の基本操作を学んでいき ...

また、実用的なさまざまなライブラリが整っているので、AI分野だけでなく、Webアプリケーションの開発や、手軽にバッチ処理を記述できる点も見逃せません。 ですから、今後も、Pythonから目が離せません。 自由型プログラマー。