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numpyを使ってscipyを使う理由

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2017/05/14 12:23

numpyを使ってかつscipyを使う理由がわかりません。
よく、

import scipy import numpy as np

とコードの上に書かれているものを見ます。
scipyはnumpyより効率よく計算できるライブラリらしいですが、
ならscipyだけでいいのでは?と思います。
どうしてnumpyとscipyを2つ使う必要があるのでしょうか?

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ベストアンサー

scipyはnumpyを利用してより高度な処理を提供しています。scipyはnumpyの全ての機能を再実装しているわけではありません。numpyが提供している基本的な機能はnumpyで提供されているものを直接使いましょう、というスタンスです。

仮に まったく同じ機能をscipyやsklearnで提供していたとしても numpy.arange, scipy.arange, sklearn.arange のように乱立してしまっては使うのも読むのも大変です。numpyは知っているけれどscipyは知らない、という人がコードを読むときに「 scipy.arangenumpy.arange と同じなのか違うものなのか」等と考えて調べなければいけなくなってしまいます。

投稿2017/05/14 13:02

編集2017/05/15 07:41
shimizukawa

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