NumPy og SciPy er komplementære biblioteker, der fungerer godt sammen til maskinlæringsopgaver. Sådan supplerer de hinanden:
Numeriske operationer
- NumPy: Giver effektive multidimensionelle array-objekter og en samling af rutiner til at arbejde med disse arrays, inklusive matematisk, logisk, formmanipulation, sortering, udvælgelse, I/O, diskrete Fourier-transformationer, grundlæggende lineær algebra, grundlæggende statistiske operationer, tilfældig simulering og meget mere.- SciPy: Bygger på NumPy og giver mange brugervenlige og effektive numeriske rutiner, såsom rutiner til numerisk integration, interpolation, optimering, lineær algebra og statistik.
Machine Learning Algoritmer
- NumPy: Giver de grundlæggende datastrukturer og matematiske funktioner, der kræves for at implementere grundlæggende maskinlæringsalgoritmer fra bunden, såsom lineær regression, logistisk regression, beslutningstræer osv.- SciPy: Giver mere avanceret maskinlæring og datamining-algoritmer, såsom clustering (k-betyder, hierarkisk osv.), klassificering (SVM'er, tilfældige skove osv.), regression (ridge, lasso osv.). ), og dimensionsreduktion (PCA, ICA, etc.).
Dataforbehandling
- NumPy: Nyttigt til operationer som omformning, indeksering og manipulering af arrays, som er almindelige dataforbehandlingsopgaver.- SciPy: Giver funktioner til læsning/skrivning af datafiler, interpolation, signalbehandling og optimering, som også er vigtige for dataforbehandling.
Visualisering
- NumPy: Giver de grundlæggende datastrukturer (arrays), der bruges af visualiseringsbiblioteker som Matplotlib.- SciPy: Giver funktioner til at generere plots, histogrammer og andre visualiseringer, der kan bruges til at udforske og forstå data.
Optimering og lineær algebra
- NumPy: Giver effektive lineære algebraoperationer og optimerede rutiner til numeriske beregninger.- SciPy: Bygger på NumPys lineære algebramodul og giver mere avancerede optimeringsalgoritmer og rutiner til numerisk lineær algebra.
Sammenfattende leverer NumPy de grundlæggende numeriske og array-baserede operationer, mens SciPy bygger oven på NumPy og leverer en bredere vifte af videnskabelige og tekniske computermoduler, herunder mange, der er nyttige til maskinlæringsopgaver. Ved at bruge dem sammen kan du udnytte styrkerne ved begge biblioteker til at bygge kraftfulde og effektive maskinlæringsmodeller.
Citater:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=gYcrEZW-xek
[2] https://www.slideshare.net/slideshow/numpy-and-scipy-for-data-mining-and-data-analysis-including-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/
hvordan forbedrer SciPy ydeevnen af maskinlæringsmodeller sammenlignet med kun at bruge NumPy
SciPy forbedrer ydeevnen af maskinlæringsmodeller sammenlignet med kun at bruge NumPy på nogle få vigtige måder:
1. Avancerede algoritmer: SciPy giver adgang til en bredere vifte af avancerede numeriske algoritmer og optimeringsrutiner, der er yderst optimeret til ydeevne. Dette inkluderer ting som sparsomme matrixoperationer, ikke-lineære løsere, signalbehandlingsfunktioner og specialiserede maskinlæringsalgoritmer som SVM'er, k-means og PCA. Disse avancerede algoritmer kan ofte overgå de mere grundlæggende lineære algebra-operationer, der er tilgængelige i NumPy alene.
2. Effektive datastrukturer: SciPy bruger mere effektive datastrukturer, såsom sparsomme matricer, der kan give betydelige præstationsforbedringer for visse typer maskinlæringsproblemer, især dem, der involverer store, sparsomme datasæt.
3. Parallelisering: Selvom NumPy ikke selv leverer direkte parallelle implementeringer, kan SciPy drage fordel af parallelitet gennem de underliggende biblioteker, den bruger, såsom OpenBLAS eller Intel MKL. Dette giver SciPy mulighed for at udnytte multi-core CPU'er og GPU'er til at fremskynde beregningerne.
4. Specialiserede moduler: SciPy inkluderer specialiserede moduler som "scipy.stats" og "scipy.optimize", der giver meget optimerede implementeringer af almindelige statistiske og optimeringsrutiner, der bruges i maskinlæring, såsom sandsynlighedsfordelinger, hypotesetests, root fund og numerisk integration.
5. Økosystemintegration: SciPy er tæt integreret med det bredere Python datavidenskabelige økosystem, herunder biblioteker som NumPy, Pandas og Scikit-learn. Dette gør det muligt for maskinlæringsmodeller bygget ved hjælp af SciPy problemfrit at udnytte funktionaliteten og ydeevnen af disse andre biblioteker.
Sammenfattende, mens NumPy leverer de grundlæggende numeriske operationer, bygger SciPy på dette grundlag for at levere et mere omfattende sæt af meget optimerede rutiner og datastrukturer, der kan forbedre ydeevnen af maskinlæringsmodeller væsentligt, især til mere komplekse eller store problemer. Kombinationen af NumPy og SciPy er et kraftfuldt værktøj til effektiv og højtydende maskinlæring i Python.
Citater:[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