NumPy teamはPythonで利用できる科学計算用ライブラリ「NumPy」v2.0.0を現地時間6月16日にリリースした。2006年11月のv1.0以来のメジャーリリースとなる。ドキュメントも更新され、condaやpipからインストール可能になっており、ソースコードはGitHubにも設置してある。

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AI開発、機械学習、データサイエンス...Pythonでこれらに手を出すと、必ず最初に出会うライブラリがある。 NumPy。 チュートリアルを開けば「まずimport numpy as np」。コード例を見ればnp.array()。データ分析の記事を読めばnp.mean()、np.sum()のオンパレード。

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NumPyはPythonの数値計算を扱うライブラリ。 一般的にPythonは処理速度が遅いといわれるが、NumPy 配列はC言語ベースの固定型配列なので、大規模な数値計算（行列演算や統計処理）を高速に処理できる。 Pandas（データ解析）、Matplotlib（可視化）、SciPy（科学 ...

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 ...

Asked on Twitter why a paper is coming out now, 15 years after NumPy's creation, Stefan van der Walt of the University of California at Berkeley's Institute for Data Science, one of the article's ...

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