<img class=hero-logo src=/images/logo.svg alt="NumPy logo. "></div><div class=flex-column><div class=hero-subtitle>Pythonによる科学技術計算の基礎パッケージ</div><div class=hero-cta><a href=/ja/news/#releases><button class=cta-button>最新リリース: Numpy 1.25. すべてのリリースを表示する</button></a></div></div></div></div></div></section><div class=news-container><div class=news-title><a href=/news>numpy.orgが日本語とポルトガル語に対応しました。</a></div><div class=news-date><a href=/news>2023-08-02</a></div></div><section class=keyfeatures><div class="container is-max-widescreen"><div class=keyfeatures-box-container><div class="keyfeatures-box-content keyfeatures-underline"><p><div class=keyfeatures-box-title>強力な多次元配列</div><div class=keyfeatures-box-text>NumPyの高速で多機能なベクトル化計算、インデックス処理、ブロードキャストの考え方は、現在の配列計算におけるデファクト・スタンダードです。</div></p></div><div class="keyfeatures-box-content keyfeatures-underline"><p><div class=keyfeatures-box-title>数値計算ツール群</div><div class=keyfeatures-box-text>NumPyは、様々な数学関数、乱数生成器、線形代数ルーチン、フーリエ変換などを提供しています。</div></p></div><div class="keyfeatures-box-content keyfeatures-underline"><p><div class=keyfeatures-box-title>相互運用性</div><div class=keyfeatures-box-text>NumPyは、幅広いハードウェアとコンピューティング・プラットフォームをサポートしており、分散処理、GPU、疎行列ライブラリにも対応しています。</div></p></div><div class="keyfeatures-box-content keyfeatures-underline"><p><div class=keyfeatures-box-title>高パフォーマンス</div><div class=keyfeatures-box-text>NumPyの大部分は最適化されたC言語のコードで構成されています。これによりPythonの柔軟性とコンパイルされたコードの高速性の両方を享受できます。</div></p></div><div class="keyfeatures-box-content keyfeatures-underline"><p><div class=keyfeatures-box-title>使いやすさ</div><div class=keyfeatures-box-text>NumPyの高水準なシンタックスは、どんなバックグラウンドや経験を持つのプログラマーでも簡単に利用することができ、生産性を高めることができます。</div></p></div><div class="keyfeatures-box-content keyfeatures-underline"><p><div class=keyfeatures-box-title>オープンソース</div><div class=keyfeatures-box-text>NumPyは、寛容な<a href=https://github.com/numpy/numpy/blob/main/LICENSE.txt>BSDライセンス</a>で公開されています。NumPyは活発で、互いを尊重し、多様性を認め合う<a href=/ja/community>コミュニティ</a>によって、 <a href=https://github.com/numpy/numpy>GitHub</a>上でオープンに開発されています.</div></p></div></div></div></section><div class=hero-right><div class="flex-column shell-title-container"><div class=shell-title>NumPy を試す</div><div class=shell-content-message><p>インタラクティブシェルを使用して、ブラウザ上で Numpy を試してみてください。</p></div></div><div class=numpy-shell-canvas><div class=numpy-shell-container><div class="shell-lesson shell-content"><div class=highlight><pre tabindex=0 style=color:#f8f8f2;background-color:#272822;-moz-tab-size:4;-o-tab-size:4;tab-size:4><code class=language-python data-lang=python><span style=display:flex><span><span style=color:#e6db74>&#34;&#34;&#34;

<img class=hero-logo src=/images/logo.svg alt="NumPy logo. "></div><div class=flex-column><div class=hero-subtitle>A biblioteca fundamental para computação científica com Python</div><div class=hero-cta><a href=/pt/news/#releases><button class=cta-button>Última versão: NumPy 1.25. Veja todas as versões</button></a></div></div></div></div></div></section><div class=news-container><div class=news-title><a href=/news>numpy.org agora está disponível em Japonês e Português</a></div><div class=news-date><a href=/news>2023-08-02</a></div></div><section class=keyfeatures><div class="container is-max-widescreen"><div class=keyfeatures-box-container><div class="keyfeatures-box-content keyfeatures-underline"><p><div class=keyfeatures-box-title>Arrays n-dimensionais poderosas</div><div class=keyfeatures-box-text>Rápidos e versáteis, os conceitos de vetorização, indexação e broadcasting do NumPy são, na prática, o padrão em computação com arrays.</div></p></div><div class="keyfeatures-box-content keyfeatures-underline"><p><div class=keyfeatures-box-title>Ferramentas de computação numérica</div><div class=keyfeatures-box-text>O NumPy oferece um conjunto completo de funções matemáticas, geradores de números aleatórios, rotinas de álgebra linear, transformadas de Fourier, e mais.</div></p></div><div class="keyfeatures-box-content keyfeatures-underline"><p><div class=keyfeatures-box-title>Interoperabilidade</div><div class=keyfeatures-box-text>O NumPy suporta um grande número de plataformas de hardware e computação, e pode ser combinado com bibliotecas de computação com arrays esparsas, distribuidas ou em GPUs.</div></p></div><div class="keyfeatures-box-content keyfeatures-underline"><p><div class=keyfeatures-box-title>Alto desempenho</div><div class=keyfeatures-box-text>O núcleo do NumPy é feito de código otimizado em C. Experimente a flexibilidade do Python com a velocidade de código compilado.</div></p></div><div class="keyfeatures-box-content keyfeatures-underline"><p><div class=keyfeatures-box-title>Fácil de usar</div><div class=keyfeatures-box-text>A sintaxe de alto nível do NumPy torna-o acessível e produtivo para programadores de qualquer nível de experiência e formação.</div></p></div><div class="keyfeatures-box-content keyfeatures-underline"><p><div class=keyfeatures-box-title>Código aberto</div><div class=keyfeatures-box-text>Distribuido com uma <a href=https://github.com/numpy/numpy/blob/main/LICENSE.txt>licença BSD</a> liberal, o NumPy é desenvolvido e mantido <a href=https://github.com/numpy/numpy>publicamente no GitHub</a> por uma <a href=/pt/community>comunidade</a> vibrante, responsiva, e diversa.</div></p></div></div></div></section><div class=hero-right><div class="flex-column shell-title-container"><div class=shell-title>Experimentar o NumPy</div><div class=shell-content-message><p>Use o shell interativo para testar o NumPy no navegador</p></div></div><div class=numpy-shell-canvas><div class=numpy-shell-container><div class="shell-lesson shell-content"><div class=highlight><pre tabindex=0 style=color:#f8f8f2;background-color:#272822;-moz-tab-size:4;-o-tab-size:4;tab-size:4><code class=language-python data-lang=python><span style=display:flex><span><span style=color:#e6db74>&#34;&#34;&#34;