こんにちは，shun（@datasciencemore）です！！
今回からいよいよ３．パッケージ編の概要について説明していきます！！
パッケージ編は，以下の図の矢印の部分に該当します．
Pythonは，もともとデータ分析用に開発された言語ではないので，本格的なデータ分析を実施するためには，色々なパッケージを別途インストールする必要があります．
パッケージは色々あるのですが，当コースでは特に重要な３つのパッケージについてメインで解説していきます．
その３つのパッケージが
- numpy
- pandas
- plotnine
になります．
numpyは，数値計算のパッケージ，pandasは，データフレーム処理のパッケージ，plotnineは可視化のパッケージになります．
まずnumpyについて説明していきます．
０．numpyってなに？？
numpyは数値計算をするためのパッケージのことだよ！！
numpyを使用することで，ベクトルや行列計算ができるようになるんだ！！
データサイエンスでは，ベクトルや行列の計算が欠かせません．
なので必然的にnumpyを利用する機会が多くなります．
ベクトルと行列のイメージは次のとおりです．
ベクトルが1次元，行列が2次元を表します．
3次元以上の行列をテンソルと呼びます．
当講座ではテンソルについては取り扱いません．
当講座ではベクトルをメインに解説していきます．
なぜかというと，1次元であるベクトルが理解できれば，2次元の行列や3次元以上のテンソルになっても，ベクトルの応用で理解できることが多いからです．
なのでまずは1次元のベクトルの処理を徹底的に練習していきます！
次項から実際にコーディングしていきますが，その前準備としてパッケージのインポートとベクトルの作成方法について簡単に説明いたします．
１．パッケージのインポート
次回のレクチャーからnumpyなどのパッケージを使用していきますが，パッケージを使用するには，まずパッケージをインポートする必要があります．
やり方は色々あるのですが，一番基本がこちらになります．
このように
import パッケージ as 名前
とすると，パッケージをインストールすることができます．
この名前というがわかりづらいかもしれませんが，要するにパッケージ名をここで指定した名前に省略できるということです．
例としてnumpyとpandasをインポートする場合をこちらに挙げました．
numpyとpandasは非常によく使用されるパッケージですが，そのままだとパッケージ名が長いので，
numpy は np
pandasは pd
と省略されることが一般的です．
こちらは当コースだけでなく，一般的な記述方法なので覚えましょう．
以降は，numpyをインポートしてあると仮定します．
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1 2 |
# パッケージ import numpy as np |
２．ベクトルの作成方法
ベクトルは
np.array(リスト)
というようにすれば作成できます．
こちらも色々，作成方法はありますが，まずこのやり方を覚えましょう．
まとめ
今回はnumpyについてやってきました．
numpyは数値計算をするためのパッケージでした．
numpyは，データ分析をするうえで必要不可欠なパッケージなので丁寧に学習していきましょう！
それでは，お疲れさまでした！！
次回
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【numpy】ベクトル【数値計算】
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