Python初心者が知るべきデータ分析の基本 – NumPy編
NumPyを使ったPythonでのデータ分析に挑戦している方の中には、公式ドキュメントやブログ記事、YouTubeなどを参考にしながら独学で学んでいる方も多いのではないでしょうか。きっと、この記事にたどり着いたあなたも、reshapeでエラーが出た、flattenとravelの違いが分からない、といった理由で検索してきたはずです。
独学は自由度が高い反面、「正確な理解ができているか不安」「自分のやり方が合っているか分からない」といった壁にぶつかることも少なくありません。特にNumPyのような配列操作を扱うライブラリは、使い方を覚えるだけでは足りず、“なぜそうなるのか”を理解しなければ次のステップに進めません。
本記事では、独学でつまずきやすいNumPyの基本操作について、実際のコードとともに分かりやすく解説します。配列の形状変更や1次元化といった、最初につまずきやすい機能を丁寧に取り上げます。読み終わるころには、「なぜそこでエラーになったのか」「どうすれば思い通りに動かせるのか」が明確になるはずです。
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目次
- 代表的な配列操作を理解しよう【NumPyの基本機能より】
- 知識をつなげるには「順序」と「仕組みの理解」が不可欠
- だから選ばれている「Pythonによるデータ分析講座」
- 無料情報との違いはここ！
- この講座はこんな人におすすめ
- まとめ
Pythonによるデータ分析講座
動画数｜43本 総再生時間｜837分
Pythonによるデータ分析の基礎力を高める講座です。標準ライブラリの活用や仮想環境構築、実務で頻出のモジュール操作を体系的に学習。資格対策にも対応しています。
動画の試聴はこちら代表的な配列操作を理解しよう【NumPyの基本機能より】
NumPyの配列操作はシンプルに見えて、思わぬ落とし穴がたくさんあります。たとえば reshape メソッドは使い方を間違えるとすぐにエラーになりますし、flatten と ravel の違いはぱっと見ではわかりづらく、コードが思った通りに動かない原因になりがちです。
ここでは、Pythonによるデータ分析講座の中でも特に重要な 「配列の形状の変換」 に関する内容を一部紹介します。
reshapeの正しい使い方とよくあるエラー
NumPyの reshape() メソッドは、配列の形状（行・列）を変更する際に使います。しかし、形状変更後の要素数が合っていないとエラーになります。
例えば次のコードを見てください。
import numpy as np
arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5]) # 要素数6の1次元配列
reshaped = arr.reshape(2, 3) # 2行3列に変形
print(reshaped)実行結果は以下の通りです。
[[0 1 2]
[3 4 5]]これは問題なく動作します。6個の要素を2行3列に並べ替えた形です。
ところが、要素数と合わない形にしようとすると、次のようにエラーになります。
arr.reshape(2, 2)ValueError: cannot reshape array of size 6 into shape (2,2)このエラーの意味は、「6個の要素を4個のスペースに詰め込むのは不可能」ということです。reshapeはあくまで「並び替え」であり、要素数そのものを変えることはできません。
flattenとravelの違い、実際に動かして比較
次に紹介するのは、多くの初学者が混乱する flatten() と ravel() の違いです。どちらも多次元配列を1次元配列に変換する機能ですが、重要な違いがあります。
ravel()：参照を返す（元の配列に影響を与える）
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = a.ravel()
b[0] = 99
print(a)結果：
[[99 2]
[ 3 4]]ravel() は元の配列の参照を返すため、b を変更すると元の配列 a にも影響します。
flatten()：コピーを返す（元の配列はそのまま）
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
c = a.flatten()
c[0] = 99
print(a)結果：
[[1 2]
[3 4]]flatten() は元の配列のコピーを返すので、c を変更しても a には影響を与えません。
この違いを知らずにコードを書いていると、思わぬ副作用でデータが書き換わってしまうことがあります。特に、実務で配列のコピーを使ってデータ前処理を行う場面では、「どちらを使うべきか」を理解しておくことが非常に重要です。
知識をつなげるには「順序」と「仕組みの理解」が不可欠
NumPyのようなライブラリは、機能単体ではなく、どのタイミングで・なぜその操作をするのかという全体の流れを理解してこそ、本当に使いこなせるようになります。
しかし、独学で学習を進めていると、検索で出てくる情報やチュートリアルが断片的で、「この関数は何のために使うのか？」「別のやり方と何が違うのか？」といった文脈のない知識だけが積み上がってしまいがちです。結果として、「とりあえず動いたけど意味はよく分からない」「応用しようとしたら手が止まる」といった状態に陥ることが少なくありません。
ここからは、そんな独学の課題について、よくあるパターンを具体的に見ていきましょう。
独学の落とし穴① 情報が断片的でつながらない
Google検索で見つかる情報は、特定の機能や関数に絞った断片的な説明が多く、「そもそもなぜこの機能が必要なのか？」という前提や背景まで説明されていないことがよくあります。その結果、「やりたいことができたけど、意味が分からない」「次に何を学べばいいか分からない」といった停滞に陥ってしまいます。
独学の落とし穴② 正確性・検証が保証されない
無料情報の中には有益なものもありますが、以下のような課題があります。
- 使用しているライブラリやバージョンが異なるため、コードがそのまま動かない
- エラーが出たときの解決策が載っていない
- 背景や理論の説明が薄く、実務で応用が利かない
特にNumPyのように基礎にして最重要なライブラリほど、正しい理解が不可欠です。
独学の落とし穴③ 応用につながらない知識になる
独学の最も大きな罠は、「とりあえず動いた」ことに安心してしまい、その仕組みや意図を理解しないまま次に進んでしまうことです。この状態では知識がつながらず、応用が効きません。エラーが出たときにも原因が分からず、結局またググる羽目になります。
だから選ばれている「Pythonによるデータ分析講座」
そんな独学の限界を感じている方におすすめなのが、e-JINZAI for lab. が提供する「Pythonによるデータ分析講座」です。
講座の基本情報
- 受講料：税込15,000円
- 視聴期間：90日間見放題
- 講座構成：全43本／合計837分（約14時間）
基礎から応用まで、段階的に学べる設計がされています。しかも視聴は何度でも可能なので、自分のペースで復習もできます。
講座で得られる具体的なスキル
この講座では、以下のようなスキルを体系的に身につけることができます。
- NumPyやPandasを使ったデータ処理・分析
- matplotlibやseabornによるデータ可視化
- データの前処理や欠損値処理など、実務で必須のスキル
- Pythonを用いたビジネス課題の分析・解決能力
特にNumPyやPandasは、独学だと学び方にばらつきが出やすいライブラリですが、この講座では丁寧な解説とともに演習問題が用意されており、「分かったつもり」を防ぐ構成になっています。
無料情報との違いはここ！
解説付きの演習で「分かったつもり」にならない
多くの人が独学でつまずく原因は、「理解した気になっているだけ」という状態です。この講座では、各セクションに練習問題や確認テストが組み込まれており、知識を「使えるレベル」に引き上げてくれます。
検証済みコードで確実に学べる
無料のブログ記事では、コピペしてもエラーが出るケースがよくあります。しかしこの講座では、すべてのコードが実行確認済みで提供されており、エラーでつまずくリスクを最小限に抑えられます。
実務に直結するカリキュラムで即戦力に
内容は単なる学術的な解説にとどまらず、実際の業務を意識した分析課題にまで踏み込んでいます。分析結果の解釈や報告の仕方まで学べるため、即戦力としてのスキルが身につきます。
この講座はこんな人におすすめ
NumPy・Pandasを体系的に学びたい人
書籍やネットで断片的に学ぶのではなく、一つの流れとして理解を深めたい方に最適です。
業務にPythonを活かしたいビジネスパーソン
ExcelやBIツールに限界を感じ、より柔軟かつ再現性のある分析ができるPythonを学びたい方におすすめです。
無料情報で挫折しかけた経験がある人
YouTubeやQiitaで学んだけど「なんとなく分かった気がする」で止まっている方は、確実な理解へのステップアップができるでしょう。
まとめ
NumPyでのつまずきは、誰もが一度は経験します。しかしそれは、あなたの能力の問題ではなく、学び方の問題です。断片的な情報を拾い集めるのではなく、体系的に学ぶ環境に身を置くことで、理解も、応用力も、格段に高まります。今回紹介した「Pythonによるデータ分析講座」では、NumPyの基礎から実務レベルの応用までを丁寧に解説。講座の中で学べるコードや演習は、まさに“現場で使えるスキル”を身につける最短ルートです。
もしあなたが、今まさにNumPyでつまずき、独学に限界を感じているなら——それは、学び方を見直すチャンスです。この講座で、本当に使えるPythonスキルを手に入れてみませんか？
