在 中文 中使用 Numpy 的示例及其翻译为 日语
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下面的基本Python代码展示了卷积运算的工作原理（您可以让此代码变得更简洁，比如通过使用numpy）：.
以下の基本的なPythonコードに、畳み込み処理の例を示します(このコードは、numpyなどを使用してさらに簡潔にすることができます)。Napoleon插件可以让Sphinx解析这种风格的文档字符串，使您可以轻松地将NumPy风格的文档输入到项目中。
Napoleonプラグインは、Sphinxがこのスタイルのドキュメントストリングを解析できるようにし、NumPyスタイルのドキュメントストリングをプロジェクトに簡単に組み込むことができます。为了创建数字组成的数组，NumPy提供了一个类似于range的函数，该函数返回数组而不是列表。
数値のシーケンスを作成するために、NumPyは、「range」に似た、リストの代わりに配列を返す関数を提供しています。在本节中，我们将看到使用NumPy时底层会发生什么，从而让我们理解该文章中的优化技巧。
このセクションでは、NumPyを使っている時に内部で何が起きているのか、そしてこの知識がどうやってこの記事のトリックを理解するのに役立つのかを紹介します。DatapythDataAnalysisinPythonusingPandasandNumpy14小时Pandas是一个Python包，它提供了用于处理结构化（表格式，多维，可能异构）和时间序列数据的数据结构。
DatapythDataAnalysisinPythonusingPandasandNumpy14hoursパンダは、構造化された(表形式、多次元、潜在的に異種)と時系列データを操作するためのデータ構造を提供するPythonパッケージです。PTVS在IronPythonToolsforVisualStudio（在IronPython2.7中引入）的代码基础上进行了增强，并添加了对CPython、集群（Cluster）的支持，以及诸如NumPy和SciPy这样的新模块。
PTVSは、IronPythonToolsforVisualStudioコードベース（IronPython2.7に導入された）上で改善され、CPython,クラスタのサポート、.NETにおけるNumPyやSciPyのような新しいモジュールを追加した。Pandas和numpy的区别.
PandasとNumPyの違い。为什么要用NumPy.
なぜNumpyが必要？¶。将NumPy数组转换为list.
Numpy配列をlistに変換する。Numpy与scipy的关系.
NumPyとSciPyの互換性。首先对将numpy引入.
まずは、Numpyをインポートする。首先对将numpy引入.
まずはNumPyをインストールしましょう。NumPy和Pandas用于数据操作。
データの取り扱いのために、numpyとpandasを使います。然后通过numpy读入数据：.
まず、Numpyの配列としてデータを読み込みます。上例中我们导入了numpy模块。
最初にnumpyモジュールをインポートしました。我们需要利用numpy和pandas：.
NumPyやpandasの参考書。Tensor与numpy的Array的相互转换.
TensorとNumPy配列の交互変換。Blaze-NumPy和Pandas的大数据接口.
Blaze-BigDataへのNumPyとPandasインターフェース。NumPy是一个基础科学的计算包.
NumPyは、科学計算用のパッケージ。在NumPy中，尺寸称为轴(axes)。
NumPyにおいて、次元は「軸」と呼ばれる。
