numpy学習本おすすめ6選【入門者〜上級者までレベル別に紹介】


numpyの使い方をマスターしたい…!
自分のレベルに合ったわかりやすい書籍がないかな…?

近年、そのわかりやすさと運用性から採用する企業が増えているPythonの習得が必須になりつつあります。Pythonの実装にはnumpyを使用することが多く、効果的に使えば格段にパフォーマンスが上がります

numpyについて学習したくてもnumpy単体の本は少なく、Pythonの一部として紹介されていることがほとんどですよね。また、内容の難易度もタイトルや表紙だけでは判別がつかずどの本を読むか悩むところです。

今回は、数多のPython学習書籍からnumpy学習に使える本を初心者、中級者、上級者と難易度を分けてレベルごとにおすすめしていきます。

これから独学でnumpyを勉強してみたい方や、すでに開発していてさらなるスキルアップを目指す方は参考にしてみてください。

numpyってどんなもの?初心者向けの本はこれ!

Pythonで動かして学ぶ!あたらしい深層学習の教科書 機械学習の基本から深層学習まで

編集部コメント

Pythonの基本の説明から始まり、実際に簡単な練習問題をこなしながら理解を深められる一冊です。numpyの基本の使い方から解説されている章があるため、自然な流れの中でnumpyの使い方を覚えることができます。

丁寧な解説を読みつつ実装ししながら学べるため、実践的なnumpyの使い方をマスターできますね。

読者レビュー

今まで読んだ機械学習の書籍で一番良かった。
機械学習を数式から理解したいので、そこも自分に合っていた。

高校レベルの数学が判っていれば、概ね理解できる。
まずは簡単なケース(1次元、2次元)で解説し、それを徐々に応用(n次元)していくところがわかり易い。

分類問題にフォーカスした機械学習の本が多いが、回帰問題もちゃんと書かれていて良かった。

Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習

編集部コメント

Pythonプログラミングに使用するライブラリの使い方に特化した本で、numpyの解説のボリュームが大きいところが魅力の一冊です。

コードだけでなく.ipynb形式のサンプルファイルも公開されていて、実装例としてわかりやすく自分で色々触って確認しながらじっくり学習できるところがおすすめです。「numpyでこんなこともできるんだ!」と、独学でも十分に楽しみながらマスターできるでしょう。

読者レビュー

機械学習などの書籍では「NumPyの使い方おさらい」みたいな感じで最初の方に書かれているし、Pythonの入門書でも「こんなのもあるよ」的に最後の方で紹介されていたりする。

しかし、NumPyについて詳しく書かれた本は少ない

どの本もごくごく基本的なことにサラッと触れているだけのことが多く、そういった本や公式ドキュメントを読んで一応使えてはいるけど「実は細かい部分はあやふや」という人は結構いるのではないかと思う(自分も含めて)。

この『Pythonデータサイエンスハンドブック』はNumPyに1章分を割いている。といっても60ページ強なので、ものすごく詳しいというわけではないが、ブロードキャストやファンシーインデックスにもしっかり触れられていて、基本的な部分はばっちり。

「NumPyの基礎をちゃんと知りたい」という人にオススメ。

基本のその先を知りたい!中級者向け

科学技術計算のためのPython入門 ――開発基礎、必須ライブラリ、高速化

編集部コメント

タイトルには「入門」とありますが、全くの初心者でなく他の言語を経験したことがあるくらいの理解度は必要になります。

Pythonの基礎は分かっていて、その上で科学技術計算の理解を深めたい方にぴったりです。計算の高速化にどのようにnumpyを使えば効果的かを学ぶことができるでしょう。

また、numpyはもちろんですがその他のライブラリについても項目ごとにまとめてあるので、常に手元に置いておき、わからないことがあったらすぐに調べるというお守り的な使い方もできる良書です。

読者レビュー

Pythonやライブラリの使い方や注意点だけではなく、高速化やデバッグについても記載されているところが良かった。著者は三菱電機の空力/航法/制御系設計エンジニア。実務で使われているからこそ書けた実践書ですね。良書です。

東京大学のデータサイエンティスト育成講座

編集部コメント

Pythonを使ってできることが幅広く紹介されていて、概念~実践までを一通り網羅できる学習本です。その分、初心者にわかりやすく説明されているという感じではないため、微積,線形代数,確率統計などの基礎知識があると読みやすいと感じました。

NumpyとScipyを使った科学計算について1章まるごと解説してあるのが魅力的で、本の最後には総合演習問題がついています。勉強の成果をチェックして、間違ったところは読み直してやりなおすドリルのような使い方ができます。

読者レビュー

手を動かさせてくれる本です。この本で紹介された参考図書、参考ウェブサイトは、私にとって身についた実感があります。これまで数ある書籍やウェブサイトでいろいろとやりましたが身についた実感がありませんでした。もっと早くこの本、また東大の関連サイトに出会いたかったです。

踏み込んだ内容を求める上級者におすすめ2冊!

[第2版]Python 機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear)

編集部コメント

機械学習の理論を学びながらPythonの実装まで、実践的な内容の一冊です。理系学生なら抵抗なく読み進められるくらいのレベルで書かれていますが、全く機械学習の予備知識がない方が読むのは難しいと感じました。

numpyなどのライブラリを多用した実装例が数多く紹介されているため、独学や業務内で実装しているけれどなにかいい手法がないだろうかと悩んでいる場合には、便利に使えるヒント集のような一冊になるでしょう。

読者レビュー

私はこの本に非常に満足しています。それは機械学習のトピックへの完璧に実践的なアプローチを含んでいます。すべてのアルゴリズムの詳細だけでなく、機械学習の作業においてのデータセットを準備する際のさまざまな重要なステップ、Scikit-LearnおよびTensor FlowのAPIを使用してモデルを評価する方法についても説明しています。
最後にある2つのRNNプロジェクトを試してみるのが待ち遠しいです。

ハイパフォーマンスPython

編集部コメント

Pythonで実装したコードをより高速化するための技法を紹介しているので、当然numpyの実践的な使い方も書かれています。

Pythonで実装するうえでnumpyに計算をさせて処理を高速化することは知っているが、あまり手法を知らないという開発者には目から鱗が落ちるような内容でしょう。高速化するための裏技のようなノウハウも紹介されていて、読んでおけばエンジニアとして一目置かれる存在になれそうです。

読者レビュー

Pythonで大規模な数値計算をする上で素晴らしい教本。計算が遅い原因をプロファイリングしてボトルネックを見つける方法を詳しく紹介している。また計算時間を踏まえてジェネレータやタプル・辞書の有用性を学ぶ事で、即効性のあるリファクタリングが期待できる。他にも外部ライブラリを用いた事前コンパイルや、並行処理にも触れており、高速化テクニックを学びつつも、PCの内部処理のどの部分が改善し得るかも勉強出来る。コードがPython2準拠で古い事を除けば最高の本。

引用元:読書メーター https://bookmeter.com/books/10042703

まとめ

numpy学習に使える厳選6冊をご紹介しました。

  • 初心者はPythonの基礎からnumpyとは何かまで、丁寧に説明されている本
  • 中級者はnumpyの具体的な使用例をたくさん読んで実践できる本
  • 上級者はnumpyを使ってさらに計算スピードを上げる手法を学べる本

numpyを使ってやりたいことや自分のレベルに合わせた本を読むことで効果的に学習できます。

また、初心者もおすすめした本を上級者向けまで読むころには、頼りがいのあるエンジニアに成長できることでしょう。numpyマスターを目指すためにまずはおすすめの1冊、読んでみましょう!

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