NumPy
公式サイト：
概要
参考：
導入
参考：
NumPy ライブラリ | Python プログラミング入門
NumPy の使い方を分かりやすく解説！配列の演算方法も | TechTeacher Blog
インストール
pip コマンドで NumPy をインストールする。
$ pip install numpy
参考：
Installing NumPy | NumPy [Official]
使い方
参考：
User Guide | NumPy Manual [Official]
配列 (array)
参考：
配列とリストとの違いを比較 | 超初心者向け Python 入門講座
array オブジェクト | Scipy lecture notes
numpy.array | NumPy Manual [Official]
多次元配列 (ndarray)
ドキュメント：
numpy.ndarray | NumPy Manual [Official]
参考：
array と ndarray の違いを調べた | 子供の落書き帳 Renaissance
多次元配列 (ndarray) | Yamamoto’s Laboratory
ndarray とは？通常の配列との違いと作成方法 | nao の学習 & 学習
NumPyで使われる多次元配列のデータ構造 ndarray とは？ | CodeZine
四則演算
参考：
比較
参考：
要素ごとに比較 – 比較演算子／np.allclose など | note.nkmk.me
抽出
参考：
配列の要素／行／列を取得／抽出／代入 | note.nkmk.me
配列の各要素を演算する
参考：
multiplication of two vectors – Stack Overflow
dividing elements of array – Stack Overflow
行列／テンソルとベクトルの積を計算する
参考：
How to multiply a vector by an array/matrix element-wise in numpy? – Stack Overflow
逆数 (reciprocal)
参考：
numpy.reciprocal | NumPy Manual [Official]
how do I find element wise inverse (reciprocal) of a given vector? – Stack Overflow
スカラー積
- numpy.array で配列を作成し、数値を乗算演算子
*で掛ける - numpy.multiply
参考：
numpy.multiply | NumPy Manual [Official]
内積
参考：
numpy.dot の使い方／ベクトルの内積を求める | HEADBOOST
numpy.dot – ベクトルの内積 | Python 数値計算入門
dot
参考：
numpy.dot の使い方／ベクトルの内積を求める | HEADBOOST
numpy.dot – ベクトルの内積 | Python 数値計算入門
ベクトルの内積や行列の積を求める numpy.dot 関数の使い方 | DeepAge
行列の積の計算方法をわかりやすく解説してみた | TEAM XEPPET
Numpy の dot() 関数は引数によってドット積／内積や行列積の計算になる | kakakakakku blog
numpy.dot | NumPy Manual [Official]
mutmul
参考：
NumPy における行列積 (matmul) についての考察 – Qiita
numpy.matmul で行列の積を求める方法 | HEADBOOST
numpy.matmul | NumPy Manual [Official]
関数
参考：
リファレンス
Reference | NumPy Manual [Official]
ドキュメント
Documentation | NumPy [Official]
リポジトリ
numpy/numpy: The Fundamental Package for Scientific Computing with Python – GitHub