公式の NumPy ドキュメント については numpy.org/doc/stableを参照してください。
NumPyチュートリアルで、いくつかのチュートリアルと教育的資料を見ることができます。このページのゴールは、NumPyプロジェクトによる質のいい資料を提供することです。自習と講義形式の両方を想定しており、Jupyterノートブック形式で提供されます。もしあなた自身の資料を追加することに興味がある場合、Github上のnumpy-tutorialsリポジトリをチェックしてみて下さい。
以下は、キュレーションされた外部リソースのリストです。こちらのリストに貢献するには、 このページの末尾 を参照してください。
NumPyについての資料は多数存在しています。 初心者の方にはこちらの資料を強くお勧めします：
チュートリアル
書籍
また、「Python+SciPy」を題材にした推薦本リスト もチェックしてみてください。 ほとんどの本にはNumPyを核とした「SciPyエコシステム」が説明されています。
動画
高度なインデックス指定、分割、スタッキング、線形代数など、NumPyの概念をより深く理解するためには、これらの上級者向け資料を試してみてください。
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もし、あなたの研究においてNumPyが重要な役割を果たし、論文でこのプロジェクトについて言及したい場合は、こちらのページを参照して下さい。
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