インストール

自分の Python 環境に NumPy をインストールする方法を記す。

また、NumPy に関する各種ドキュメント、レファレンスが HTML と PDF ファイルの形で利用できるようになっている。これらのドキュメントをローカルディスクに保存しておき、オフラインでもすぐにアクセスできるようにする。

パッケージをインストールする

基本的には pip との兼ね合い の方針に従え。

インストールを終了したら、何はさておき README.txt と INSTALL.txt を一読すること。目をひくのは単体テストが実行できるということだが、これには別途 Nose というサードパーティー製のライブラリーを Python 環境にインストールしておく必要がある。

利用者ノート

NumPy 2.x 系では Nose を用いていない。単体テストを pytest で実装している。同様の関数呼び出しでテストを開始することが可能だが、Hypothesis や Meson_といった依存パッケージが必要であるようだ。

>>> import numpy
>>> numpy.test()
NumPy version 2.3.0
NumPy CPU features:  SSE SSE2 SSE3 SSSE3* SSE41* POPCNT* SSE42* AVX* F16C* FMA3* AVX2* AVX512F? AVX512CD? AVX512_KNL? AVX512_KNM? AVX512_SKX? AVX512_CLX? AVX512_CNL? AVX512_ICL? AVX512_SPR?
............................................................................................ [  0%]
..............................................................x............................. [  0%]
............................................................................................ [  0%]
......................................................................................x..... [  0%]
............................................................................................ [  0%]
............................................................................................ [  1%]
... 略 ...
................................Xxx.......................x...                               [100%]
46454 passed, 2422 skipped, 2818 deselected, 33 xfailed, 5 xpassed in 276.16s (0:04:36)

アップグレード

Anaconda または Miniconda で Python 環境を管理しているのであれば、コンソールから conda update numpy で問題ないはずだ。

ドキュメントをローカルディスクに保存する

オンラインであれば Numpy and Scipy Documentation のページから欲しい情報に辿り着けるだろう。クラス名や関数名を調べるときは、キーワード検索よりもインデックスページでのサーチのほうが早い。

オフライン環境で作業せざるを得ないの場合が多いので、上述のページからダウンロードできる次のファイルをローカルに保存しておくのが望ましい。同じ内容ならば PDF 版よりも HTML-help (CHM) のほうを優先して入手すること。そうすればブラウザーでも閲覧できる。

NumPy Reference Guide (numpy.chm)

全関数レファレンスが含まれている。

Guide to NumPy

こちらはどちらかと言えば読み物。読書家向けか。