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id: 5e9a093a74c4063ca6f7c157
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title: Numpy の代数とサイズ
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challengeType: 11
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videoId: XAT97YLOKD8
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bilibiliIds:
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aid: 250621433
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bvid: BV1hv41137uM
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cid: 409013128
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dashedName: numpy-algebra-and-size
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# --description--
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*動画で説明しているように、notebooks.ai を使用する代わりに Google Colab を使用することができます。*
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その他のリソース:
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- [GitHub のノート](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-numpy)
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- [Google Colab を使用して GitHub からノートを開く方法](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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# --question--
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## --text--
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Python の標準ライブラリと Numpy ライブラリとの間で、メモリ内のオブジェクト (リストやデータ型など) のサイズの関係はどうなっていますか？ そのことを踏まえるとパフォーマンスにどのような影響が生じますか？
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## --answers--
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標準的な Python オブジェクトは、NumPy オブジェクトよりも多くのメモリを消費する。標準的な Python オブジェクトと NumPy オブジェクトの演算はほぼ同じ時間で実行される。
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NumPy オブジェクトは、標準的な Python オブジェクトよりもはるかに多くのメモリを消費する。NumPy オブジェクトに対する演算は、同等の標準的な Python オブジェクトに対する演算と比べて非常に高速に実行される。
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NumPy オブジェクトは、標準的な Python オブジェクトよりもはるかに少ないメモリしか使用しない。標準的な Python オブジェクトに対する演算は、同等の NumPy オブジェクトに対する演算と比べて非常に高速に実行される。
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標準的な Python オブジェクトは、NumPy オブジェクトよりも多くのメモリを消費する。NumPy オブジェクトに対する演算は、同等の標準的な Python オブジェクトに対する演算と比べて非常に高速に実行される。
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## --video-solution--
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