この記事では、PythonのライブラリであるNumpyを使用したベクトル化による計算速度の高速化について解説します。具体的なコード例も提供しますので、PythonとNumpyを使用した効率的なデータ処理に興味がある方はぜひ参考にしてください。
目次
ベクトル化とは
"Vectorization"（ベクトル化）とは、配列やリスト内の複数データを一度に操作するプログラム技法です。これら操作は通常低レイヤー（CPU等）で並列実行されます。
ベクトル化の利点
- 計算速度向上: ループ処理等よりも高速です。これはCPUやGPUが大量データ並列演算を得意とするためです。
- 可読性向上: コード量が減少し、可読性・保守性が向上します。
- 記述簡易: 数学表現そのまま記述可能です。
PythonとNumpyにおけるベクトル化
Python標準機能では一部しか対応していませんが、NumPyでは全面的にサポートされています。これら一連流れ使うことで大規模・複雑データ処理でも効率良く行うことが可能です。
具体的なコード例
以下では単純な加算処理を用いてPython横準機能（for文）及びNumPy間でパフォーマンス比較します：
import numpy as np import time # 1万個ランダム整数リスト生成 data = [np.random.randint(0, 100) for _ in range(10000)] # Python標準処理 start = time.time() result = [val + 5 for val in data] print(f"Python standard: {time.time() - start} sec") # NumPyベクトル化処理 np_data = np.array(data) start = time.time() result = np_data + 5 print(f"NumPy vectorized: {time.time() - start} sec")
一般的に、データ量が増えるほどNumPyのベクトル化による高速化効果は顕著になります。
以上がNumpyを使用したベクトル化による計算高速化の説明となります。これを応用することで、大規模データでも効率的な処理を行うことが可能です。
