データサイエンスおよび数値計算用途
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/06/03 23:37 UTC 版)
「Python」の記事における「データサイエンスおよび数値計算用途」の解説
NumPy, SciPyなどの高速な数値計算ライブラリの存在により、データサイエンスや科学技術コンピューティングにもよく用いられる。NumPy, SciPyの内部はC言語で書かれているので、動的スクリプト言語の欠点の一つである動作速度の遅さを補っている。Numba を使うと、Python のコードが LLVM に JITコンパイルして利用可能であり、非常に高速な計算ができる。TensorFlow などのライブラリにより GPU 上で高速に計算するライブラリも充実している。 JetBrains とPythonソフトウェア財団による共同調査によると、2017年10月現在、最も主要な用途は何かというアンケートで、用途の27%がデータサイエンス（そのうち18%がデータ解析、9%が機械学習）である。
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