Numpyによるデータ分析入門 配列操作、線形代数、機械学習のためのpythonプログラミング

高速な処理、容易な行列演算、高い汎用性を誇るＮｕｍＰｙの機能と威力を体感。データ分析、機械学習、数値計算の必須ツールＮｕｍＰｙを使いこなす。ＮｕｍＰｙとそれに関連するＰｙｔｈｏｎの配列と演算についての知識とスキルをコンパクトにまとめている。

目次 : １部（ＮｕｍＰｙ配列を操作する/ ＮｕｍＰｙの線形代数/ ＮｕｍＰｙの統計関数で行う探索的データ分析：ボストン市の住宅価格データセット/ 線形回帰を用いて住宅価格を予測する/ ＮｕｍＰｙで卸売業者の顧客をクラスタ分析する/ ＮｕｍＰｙとＳｃｉＰｙ、ｐａｎｄａｓ、ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎを併用する/ ＮｕｍＰｙ上級編）/ ２部（高性能計算ライブラリの手引き/ ベンチマークテストで行う性能評価）

【著者紹介】
アミット・メルト・カクマック : ＩＢＭのデータサイエンティスト

メルト・フハダルオグル : ＥＰＡＭのＢＩ開発者

山崎康宏 : 早稲田大学理工学部出身。東京大学大学院在学中、専門を海洋物理学から気象力学に変え、博士課程をやり直す。学位取得後英国に渡り、現在も気候変動関連の研究

山崎邦子 : 数値シミュレーションに基づく地球温暖化予測を行うイギリス気象庁の研究者。福岡県立修猷館高校卒、東京大学理学士・修士、オックスフォード大学博士（物理学）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）