NumPy a SciPy jsou doplňkové knihovny, které dobře spolupracují při úlohách strojového učení. Zde je návod, jak se vzájemně doplňují:
Numerické operace
- NumPy: Poskytuje efektivní vícerozměrné objekty polí a kolekci rutin pro práci s těmito poli, včetně matematických, logických, tvarových manipulací, třídění, výběru, I/O, diskrétních Fourierových transformací, základní lineární algebry, základních statistické operace, náhodná simulace a mnoho dalšího.- SciPy: Staví na NumPy a poskytuje mnoho uživatelsky přívětivých a účinných numerických rutin, jako jsou rutiny pro numerickou integraci, interpolaci, optimalizaci, lineární algebru a statistiku.
Algoritmy strojového učení
- NumPy: Poskytuje základní datové struktury a matematické funkce potřebné k implementaci základních algoritmů strojového učení od začátku, jako je lineární regrese, logistická regrese, rozhodovací stromy atd.- SciPy: Poskytuje pokročilejší algoritmy strojového učení a dolování dat, jako je shlukování (k-střední, hierarchické atd.), klasifikace (SVM, náhodné lesy atd.), regrese (ridge, laso atd.). ), a snížení rozměrů (PCA, ICA atd.).
Předzpracování dat
- NumPy: Užitečné pro operace, jako je změna tvaru, indexování a manipulace s poli, což jsou běžné úlohy předběžného zpracování dat.- SciPy: Poskytuje funkce pro čtení/zápis datových souborů, interpolaci, zpracování signálu a optimalizaci, které jsou také důležité pro předzpracování dat.
Vizualizace
- NumPy: Poskytuje základní datové struktury (pole), které používají vizualizační knihovny, jako je Matplotlib.- SciPy: Poskytuje funkce pro generování grafů, histogramů a dalších vizualizací, které lze použít k prozkoumání a pochopení dat.
Optimalizace a lineární algebra
- NumPy: Poskytuje efektivní operace lineární algebry a optimalizované rutiny pro numerické výpočty.- SciPy: Staví na modulu lineární algebry NumPy a poskytuje pokročilejší optimalizační algoritmy a rutiny pro numerickou lineární algebru.
Stručně řečeno, NumPy poskytuje základní numerické operace a operace založené na poli, zatímco SciPy staví na NumPy a poskytuje širší škálu vědeckých a technických výpočetních modulů, včetně mnoha užitečných pro úlohy strojového učení. Jejich společné použití vám umožní využít silné stránky obou knihoven k vytvoření výkonných a efektivních modelů strojového učení.
Citace:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=gYcrEZW-xek
[2] https://www.slideshare.net/slideshow/numpy-and-scipy-for-data-mining-and-data-analysis-include-ipython-scikits-and-matplotlib/9215295
[3] https://www.linkedin.com/advice/3/what-differences-between-pandas-numpy-scipy-data-manipulation-eyvke
[4] https://www.freelancinggig.com/blog/2018/12/09/what-is-the-difference-between-numpy-and-scipy/
[5] https://data-flair.training/blogs/numpy-vs-scipy/
jak SciPy zvyšuje výkon modelů strojového učení ve srovnání s používáním pouze NumPy
SciPy zvyšuje výkon modelů strojového učení ve srovnání s používáním pouze NumPy několika klíčovými způsoby:
1. Pokročilé algoritmy: SciPy poskytuje přístup k širší řadě pokročilých numerických algoritmů a optimalizačních rutin, které jsou vysoce optimalizované pro výkon. To zahrnuje věci jako operace s řídkou maticí, nelineární řešiče, funkce zpracování signálu a specializované algoritmy strojového učení, jako jsou SVM, k-means a PCA. Tyto pokročilé algoritmy mohou často překonat základní operace lineární algebry dostupné v samotném NumPy.
2. Efektivní datové struktury: SciPy využívá efektivnější datové struktury, jako jsou řídké matice, které mohou poskytnout významné zlepšení výkonu u určitých typů problémů strojového učení, zejména těch, které zahrnují velké, řídké datové sady.
3. Paralelizace: Zatímco NumPy samo o sobě neposkytuje přímé paralelní implementace, SciPy může využít paralelismu prostřednictvím základních knihoven, které používá, jako je OpenBLAS nebo Intel MKL. To umožňuje SciPy využít vícejádrové CPU a GPU k urychlení výpočtů.
4. Specializované moduly: SciPy zahrnuje specializované moduly jako `scipy.stats` a `scipy.optimize`, které poskytují vysoce optimalizované implementace běžných statistických a optimalizačních rutin používaných ve strojovém učení, jako jsou rozdělení pravděpodobnosti, testy hypotéz, kořen hledání a numerická integrace.
5. Ekosystémová integrace: SciPy je úzce integrován s širším ekosystémem datové vědy Python, včetně knihoven jako NumPy, Pandas a Scikit-learn. To umožňuje modelům strojového učení vytvořeným pomocí SciPy bezproblémově využívat funkčnost a výkon těchto dalších knihoven.
Stručně řečeno, zatímco NumPy poskytuje základní numerické operace, SciPy staví na tomto základu a poskytuje komplexnější sadu vysoce optimalizovaných rutin a datových struktur, které mohou výrazně zlepšit výkon modelů strojového učení, zejména pro složitější nebo rozsáhlejší problémy. Kombinace NumPy a SciPy je výkonný nástroj pro efektivní a vysoce výkonné strojové učení v Pythonu.
Citace:[1] https://edbennett.github.io/high-performance-python/06-numpy-scipy/index.html
[2] https://www.youtube.com/watch?v=gYcrEZW-xek
[3] https://realpython.com/numpy-tensorflow-performance/
[4] https://data-flair.training/blogs/numpy-vs-scipy/
[5] https://github.com/numpy/numpy/issues/23829