１．特徴
NumPy（Numerical Python）は科学技術計算やデータ分析に使用する
多次元配列を操作するための強力な機能、数値計算用の関数
２．メリット
C 言語で実装されているため高速な計算が可能
Python のリストよりも効率的に大量のデータを扱うことができる
関数はベクトル化されているため、
ループ処理を書く必要がなくコードが短くなり読みやすい
※Python はインタプリタ言語、C言語はコンパイル言語
NumPyのndarray型という特別な配列を使用する（Pythonはリスト型変数）
行列の掛け算、逆行列、固有値などの計算を高速に行うことができる
統計関数や乱数生成の機能も充実している
形状が異なる配列間の演算を可能にする
要素数が一致しない配列間でも、算術演算が可能になる
※スカラー値と配列の処理では、
スカラー値はブロードキャストされ、配列として扱われる
３．基礎的な関数
| append() | 配列の末尾に値を追加する |
| concatenate() | 指定した軸に沿って配列を結合する |
| where() | 条件に基づいて配列の要素を選択する |
| arange() | 指定した範囲の連続する値を持つ配列を生成する |
| mean() | 配列の要素の平均値を計算する |
| sum() | 配列の要素の合計を計算する |
| max() | 配列の要素の最大値を計算する |
| min() | 配列の要素の最小値を計算する |
| reshape() | 配列の形状を変更する |
| dot() | 内積や行列の積を計算する 1 次元配列の場合は、内積 2 次元配列の場合は、行列積 どちらかがスカラの場合は、掛け算 |
| linspace() | 指定した範囲に等間隔の数値を生成する |
| random() | ランダムデータの生成や初期値の設定に使用する |
| sort() | 配列内の要素を昇順または降順に並べ替える |