Pythonデータ分析の必須スキル！NumPyの基礎を世界一わかりやすく解説
山崎講師こんにちは。ゆうせいです。
新人エンジニアとしてPythonを学び始めたあなた、「データを効率的に扱いたいけど、なんだか難しそう…」と感じていませんか？特に、データサイエンスや機械学習の分野に足を踏み入れると、必ずと言っていいほど登場するのが「NumPy（ナムパイ）」というライブラリです。
今回は、そんなあなたのために、NumPyが一体何者で、なぜこれほどまでに重要なのかを、どこよりも分かりやすく解説していきます！この記事を読み終える頃には、NumPyと友達になれるはずですよ。
NumPyって、一体なにもの？
まず、一番大事な質問から始めましょう。「NumPyって何？」
NumPyは、「Numerical Python」の略で、その名の通り、Pythonで数値計算を高速に行うためのライブラリです。特に、「多次元配列」というデータを扱うのが得意中の得意。
ここで早速、専門用語が出てきましたね。「多次元配列」です。
これを理解するために、Pythonにもともとある「リスト」と比較してみましょう。
Pythonのリストは、たとえるなら「何でも入る魔法のポケット」。数字や文字列、さらには別のリストまで、色々な種類のものを自由に入れられて便利ですよね。
一方、NumPyの「配列（ndarrayと呼ばれます）」は、まるで「きれいに仕切られた卵パック」。同じ大きさ、同じ種類の卵（データ）しか入れられません。
一見、何でも入るポケットの方が便利そうに見えませんか？ しかし、もし「全部の卵の重さを一度に測りたい！」となった時、ポケットの中から卵だけを探し出すのは大変です。でも、卵パックなら一瞬ですよね。
この「同じ種類のデータが、規則正しく並んでいる」という状態が、コンピュータに計算させるときに、とんでもないスピードを生み出す秘訣なんです！
ndarrayは「n-dimensional array」の略で、n次元の配列という意味。1次元ならベクトル、2次元なら行列、3次元なら…といったように、様々な次元のデータを扱えるパワフルなデータ構造、それがNumPyの核心です。
なぜわざわざNumPyを使うの？メリットを解説！
Pythonのリストでも計算はできるのに、なぜ多くのエンジニアはNumPyを選ぶのでしょうか。それには、明確な理由があります。
メリット1：とにかく計算が速い！
先ほどの卵パックの例えでも触れましたが、NumPyは計算速度が圧倒的に速いです。
なぜ速いのか？その秘密は、NumPyの内部がC言語という、非常に高速に動作するプログラミング言語で書かれているからです。Pythonは柔軟で書きやすい言語ですが、実行速度の面ではC言語に及びません。NumPyは、Pythonの書きやすさとC言語の速さを「いいとこ取り」したライブラリと言えるでしょう。
大量のデータを扱うデータ分析や科学技術計算の世界では、この「速さ」が命。処理に数時間かかっていたものが、NumPyを使えば数分で終わる、なんてことも珍しくありません。
メリット2：便利な数学関数がてんこ盛り！
NumPyには、データ分析や科学計算でよく使われる便利な関数が、最初からたくさん用意されています。
例えば、配列に入っている数値すべての合計、平均、標準偏差、最大値などを、たった一行のコードで計算できます。自分で難しい計算式を書く必要は全くありません！
import numpy as np
# サンプルの配列を作成
data = np.array([7, 2, 9, 10, 4, 6])
# 合計値を計算
print(f"合計: {np.sum(data)}")
# 平均値を計算
print(f"平均: {np.mean(data)}")
# 最大値を計算
print(f"最大値: {np.max(data)}")
メリット3：ブロードキャスティングが賢い！
また専門用語が出てきましたね。「ブロードキャスティング」。
これは、形の違う配列同士で計算をしようとしたときに、NumPyが「空気を読んで」賢く形を合わせてくれる機能のことです。
例えば、配列のすべての要素に「5」を足したいとします。普通なら、配列と同じ数の「5」が並んだ別の配列を用意して足し算をしますよね。
でもNumPyなら、ただ「5」という数字を足すだけで、すべての要素に5を足してくれます。まるで、一人の監督がチーム全員に同じ指示を一斉に伝える（ブロードキャストする）ようなイメージです。この機能のおかげで、コードを非常にシンプルに書くことができます。
NumPyを使う上での注意点（デメリット）
もちろん、NumPyにも少しだけ注意すべき点があります。
それは、先ほどメリットとして挙げた「同じ種類のデータしか入れられない」という制約です。
様々なデータ型を混ぜて使いたい場合は、Pythonのリストの方が適しています。しかし、数値計算やデータ分析の場面では、同じ型のデータをまとめて扱うことがほとんどなので、この制約が問題になることは少ないでしょう。それぞれの道具の得意なことを理解して、使い分けることが大切ですね！
今後の学習の指針
さて、NumPyの魅力、伝わりましたでしょうか？
NumPyは、それ単体で使うというよりは、他のデータ分析ライブラリの「土台」として使われることが非常に多いです。
もしあなたがデータサイエンスの道を志すなら、次はぜひ「Pandas」や「Matplotlib」といったライブラリを学んでみてください。
- Pandas: NumPyをベースに作られた、より高機能なデータ解析ライブラリ。Excelの表のようなデータを自在に操れます。
- Matplotlib: データから美しいグラフを作成するためのライブラリ。
NumPyは、これらのライブラリを使いこなすための必須の基礎体力のようなものです。まずはNumPyの配列の作り方や基本的な操作に慣れることから始めてみましょう。そうすれば、その先のデータ分析の世界が、一気に開けて見えてくるはずです！
頑張ってください！応援しています。
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投稿者プロフィール
- 代表取締役
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セイ・コンサルティング・グループ株式会社代表取締役。
岐阜県出身。
2000年創業、2004年会社設立。
IT企業向け人材育成研修歴業界歴20年以上。
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