NumPy

NumPy配列の要素同士の全ての組み合わせについて計算を行う方法を紹介します。例えば、2つの配列の要素同士の全ての組み合わせについて差分などです。np.ufunc.outer()を使う方法、np.meshgrid()やnp.tile()で2次元化する方法を比較します。

aのx乗を高速に計算する方法を紹介します。Pythonでは、a**xやnp.power(a, x)など実装方法がいくつかあるので、計算速度を比較します。計算速度が速いnp.expを使ってa**xを計算する方法も取り入れます！

Pythonでexp(x)を高速に計算する方法を紹介します。Exponential（exp(x)やeのx乗）の計算は統計学やデータ解析で頻出の計算です。Pythonでは、numpy.expやe**xなど実装方法がいくつかあるので、計算速度を比較します。

今回はPythonデータ解析、複数のベクトルのノルムを高速に計算する方法です。ノルムの計算については複数のベクトルでもnp.linalg.norm()というメソッドを用いて計算することができます。速度的にもnp.linalg.norm()で十分です。

今回はPythonデータ解析、複数のベクトル同士の内積を高速に計算する方法です。一つのベクトル同士の内積はNumPyのnp.dot()でできますが、np.dot()では複数のベクトル同士の内積を一度に計算することはできないため、高速に計算するには工夫が必要です。