ブロードキャストは、NumPy のベクトル化演算の力をさらに引き出し、メモリと計算資源を節約します。ですが、その前に、そもそもその数値演算でブロードキャストが「可能」かどうかを確認する必要があります！
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理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
驚くべきNumPy配列に出会いましょう。用途に合わせて配列を作成し、形状を変更する方法を学びます。最後に、NumPyの多様なデータ型と、それが高速な配列演算にどのように貢献しているかを理解します。
New York Cityの街路樹センサスデータをスライス、フィルタ、ソートして、NumPyによるデータ操作スキルを磨きます。条件式に基づいてデータを抽出し新しい配列を作成したり、目的に合わせて任意の次元に沿ってデータを追加・削除したりします。その過程で、超高速な配列計算に備えるための形状と次元の互換性の原則も学びます。
NumPyの高速なベクトル化演算を活用して、アメリカの酒販店、レストラン、百貨店の売上データから要約的な洞察を得ます。Python関数をベクトル化してNumPyコードで使えるようにします。最後に、ブロードキャスティングの考え方を使って、サイズの異なる配列間で数値演算を行います。
現在の演習
最終章では、モネの名作の画像データを使って、画像データを拡張する方法を探ります。反転や転置の機能を使って、作品を手早く変換します。次に、モネの配列を分解して変更を加え、配列のスタッキングで再構成し、結果を確認します。
