Numpy a Scipy jsou dvě základní knihovny v Python Ecosystem, které se navzájem doplňují úkoly strojového učení poskytováním robustního základu pro numerické a vědecké výpočetní techniky.
Numpy, zkratka pro numerický Python, je v zásadě základní knihovna určená pro efektivní numerický výpočet. Její hlavní funkcí je NDARRAY, vysoce optimalizovaný vícerozměrný objekt pole, který podporuje operace rychlého pole, indexování a vysílání. Tato struktura pole tvoří páteř pro numerické operace v obou knihovnách a mnoha dalších nástrojích pro vědu o dat Python. Numpy vyniká při manipulaci s homogenními numerickými údaji a poskytuje základní nástroje pro manipulaci s pole, matematické operace a lineární algebru. Je implementován v C, díky čemuž je neuvěřitelně rychlejší a efektivní ve srovnání s nativními seznamy Pythonu, zejména pro velké datové sady. Díky tomu je NUMPY nepostradatelný pro úkoly strojového učení, kde jsou data obvykle představována jako velká pole nebo tenzor, které vyžadují rychlé aritmetické a logické operace.
Scipy, který znamená vědecký Python, je postaven na vrcholu Numpy a využívá Numpyho pole pro rozšíření jeho schopností. Scipy se zaměřuje na specializované vědecké výpočetní úkoly s širokou sbírkou algoritmů a funkcí, které jdou nad rámec základních numerických operací. Zahrnuje dílčí balíčky pro optimalizaci, integraci, interpolaci, zpracování signálu a obrazu, statistickou analýzu, řídkou maticovou operaci a pokročilou lineární algebru. Scipy tak působí jako rozšíření Numpy a poskytuje algoritmy specifické pro doménu, které jsou nezbytné v různých fázích pracovních postupů strojového učení, jako je předběžné zpracování dat, extrakce prvků, optimalizace modelu a vyhodnocení.
Numpy a Scipy společně vytvářejí výkonnou kombinaci pro strojové učení poskytováním doplňkových funkčnosti. Numpy poskytuje základní struktury dat a operace rychlého pole nezbytné pro ukládání a manipulaci s daty. Scipy pak na tomto základu staví přidáním pokročilých algoritmů a matematických nástrojů, což umožňuje praktikům strojového učení efektivně řešit složité problémy. Například, zatímco Numpy poskytuje základní lineární algebry rutiny, Scipy nabízí sofistikovanější, často pomocí optimalizovaných lineárních algebra knihoven, jako je LAPACK, což je vhodnější pro řešení rozsáhlých lineárních systémů a vlastních problémů s vlastními hodnotami při strojovém učení.
V praktických pracovních postupech strojového učení se Numpy obvykle používá pro zpracování dat, konstrukci matice funkcí a provádění základních vektorových operací na datových sadách. SCIPY je využíván pro modely doladění prostřednictvím optimalizačních rutin (jako je optimalizace bez gradientu a bez derivátů), statistické testy a distribuce pro inference, numerickou integraci pro pravděpodobné modely a zpracování signálu pro časovou řadu a zvuková data. Mnoho knihoven strojového učení, včetně Scikit-Learn, se silně spoléhá na tyto dvě knihovny v jejich implementaci backendu pro efektivní výpočet a numerickou přesnost.
Silné stránky Numpy spočívají v poskytování čistého, efektivního a snadno použitelného rozhraní pro numerická data a rychlé provedení, což z něj činí de facto standard pro výpočetní techniku v Pythonu. Scipy to doplňuje zabalením sady sofistikovaných nástrojů potřebných pro vědecké výpočty, které jsou mimo rozsah numpy, a přeměňují numerické schopnosti na akční vědecké pracovní postupy.
Stručně řečeno, Numpy slouží jako výpočetní základ s NDARRAY a CORE NUMERICAL OPERAcí, zatímco Scipy na tom staví, aby poskytoval komplexní ekosystém vědeckých algoritmů. Tento vrstvený design umožňuje praktikům strojového učení efektivně manipulovat s daty pomocí NUMPY a aplikovat složité matematické metody se SCIPY, což umožňuje efektivní vývoj a nasazení modelů strojového učení.
Tato synergie mezi efektivními datovými strukturami Numpy a rozsáhlými vědeckými algoritmy Scipy je rozhodující pro to, aby se Python stal hlavním jazykem pro strojové učení a vědecké výpočetní techniky.