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SUMMARY:NumPy、Pandas、Polarsの内部構造をAIと一緒に探索し
 てみた件について - higak9
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DESCRIPTION:データ分析や高度な計算処理でよく利用され
 るPythonライブラリの代表として、NumPy、Pandas、Polarsがあ
 りますが、今回はその内部構造をタイトルの通りAIをと
 一緒に探索してみました！\n\n各ライブラリがそれぞれ
 のアーキテクチャを採用し、より柔軟で効率的な処理
 を目指して様々な工夫をもって構築されています。今
 回はAIと会話しながらその構造を少しずつ紐解き、そこ
 で得られた知見をご共有します。それぞれの設計思想
 やライブラリ同士の関係性、C-API / Cython、Rust / Apache Arro
 w、GIL解放、Lazy Evaluation、ベクトル演算 / SIMDなどの技術
 要素が盛りだくさんの内部構造を是非一緒にみていき
 ませんか？\n\n生成AIの躍進によりコーディングもある
 程度AIに任せられる時代となってきましたが、だからこ
 そシステムの仕組みやアーキテクチャ、設計思想など
 の理解は大事だと感じることが多くなってきています
 。それらの理解によってプロンプト（AIへの指示内容）
 も変わり、しっかり意図した通りにプロダクトを動か
 すことに繋がってきます。\n\n一方で、普段何気に利用
 しているライブラリなどはその便利な機能を利用して
 いてもその裏で何が起こっているかについて調べるこ
 とはあまり多くないのではないでしょうか？AIはライブ
 ラリに詰まっている膨大な情報も瞬時に読み取り、そ
 の読み取った情報をもとに分析・整理することにも長
 けています。\nまた、各ライブラリが提供する関数をast
 解析してみたり、実際に関数を実行したときの実行速
 度やメモリ使用、計算グラフなどを測定し、それらの
 特徴の考察もあわせて実施していこうと思います。\n\n
 データ分析などで長らく愛用されているPythonライブラ
 リの内側を、今更ながらですがAIと一緒に見ていくこと
 としましょう。
LOCATION:Phoenix Hall
URL:https://pretalx.com/pyconjp2026/talk/3C9V3D/
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