質問: numpyを使ってかつscipyを使う理由がわかりません。 よく、 ``` import scipy import numpy as np ``` とコードの上に書かれているものを見ます。 scipyはnumpyより効率よく計算できるライブラリらしいですが、 ならscipyだけでいいのでは?と思います。 どうしてnumpyとscipyを2つ使う必要があるのでしょうか?
回答: scipyはnumpyを利用してより高度な処理を提供しています。scipyはnumpyの全ての機能を再実装しているわけではありません。numpyが提供している基本的な機能はnumpyで提供されているものを直接使いましょう、というスタンスです。 **仮に** まったく同じ機能をscipyやsklearnで提供していたとしても `numpy.arange`, `scipy.arange`, `sklearn.arange` のように乱立してしまっては使うのも読むのも大変です。numpyは知っているけれどscipyは知らない、という人がコードを読むときに「 `scipy.arange` は `numpy.arange` と同じなのか違うものなのか」等と考えて調べなければいけなくなってしまいます。