NumPy ja SciPy ovat toisiaan täydentäviä kirjastoja, jotka toimivat hyvin yhdessä koneoppimistehtävissä. Näin ne täydentävät toisiaan:
Numeeriset operaatiot
- NumPy: Tarjoaa tehokkaita moniulotteisia taulukkoobjekteja ja kokoelman rutiineja näiden taulukoiden kanssa työskentelemiseen, mukaan lukien matemaattiset, loogiset, muodonkäsittelyt, lajittelu, valinta, I/O, diskreetit Fourier-muunnokset, peruslineaarialgebra, perus tilastolliset toiminnot, satunnainen simulointi ja paljon muuta.- SciPy: perustuu NumPyyn ja tarjoaa monia käyttäjäystävällisiä ja tehokkaita numeerisia rutiineja, kuten rutiineja numeerista integrointia, interpolointia, optimointia, lineaarialgebraa ja tilastoja varten.
Koneoppimisalgoritmit
- NumPy: Tarjoaa perustietorakenteet ja matemaattiset toiminnot, joita tarvitaan koneoppimisalgoritmien, kuten lineaarisen regression, logistisen regression, päätöspuun jne., toteuttamiseen alusta alkaen.- SciPy: Tarjoaa edistyneempiä koneoppimis- ja tiedonlouhintaalgoritmeja, kuten klusteroinnin (k-keskiarvot, hierarkkiset jne.), luokituksen (SVM:t, satunnaiset metsät jne.), regression (harju, lasso jne.). ) ja mittasuhteiden vähentäminen (PCA, ICA jne.).
Tietojen esikäsittely
- NumPy: Hyödyllinen toimintoihin, kuten taulukoiden uudelleenmuokkaukseen, indeksointiin ja käsittelyyn, jotka ovat yleisiä tietojen esikäsittelytehtäviä.- SciPy: Tarjoaa toimintoja datatiedostojen lukemiseen/kirjoittamiseen, interpolointiin, signaalinkäsittelyyn ja optimointiin, jotka ovat tärkeitä myös tietojen esikäsittelyssä.
Visualisointi
- NumPy: Tarjoaa perustietorakenteet (taulukot), joita visualisointikirjastot, kuten Matplotlib, käyttävät.- SciPy: Tarjoaa toimintoja kaavioiden, histogrammien ja muiden visualisointien luomiseen, joita voidaan käyttää tietojen tutkimiseen ja ymmärtämiseen.
Optimointi ja lineaarinen algebra
- NumPy: Tarjoaa tehokkaat lineaariset algebran operaatiot ja optimoidut rutiinit numeerisia laskelmia varten.- SciPy: Rakentuu NumPyn lineaarialgebra-moduuliin ja tarjoaa kehittyneempiä optimointialgoritmeja ja -rutiineja numeerista lineaarista algebraa varten.
Yhteenvetona voidaan todeta, että NumPy tarjoaa perustavanlaatuiset numeeriset ja taulukkopohjaiset toiminnot, kun taas SciPy rakentuu NumPyn päälle ja tarjoaa laajemman valikoiman tieteellisiä ja teknisiä laskentamoduuleja, mukaan lukien monia koneoppimistehtävissä hyödyllisiä moduuleja. Käyttämällä niitä yhdessä voit hyödyntää molempien kirjastojen vahvuuksia tehokkaiden ja tehokkaiden koneoppimismallien rakentamiseen.
Lainaukset:
[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/
Miten SciPy parantaa koneoppimismallien suorituskykyä verrattuna pelkkään NumPyn käyttöön
SciPy parantaa koneoppimismallien suorituskykyä verrattuna vain NumPyn käyttöön muutamalla avaintavalla:
1. Kehittyneet algoritmit: SciPy tarjoaa pääsyn laajempaan valikoimaan edistyneitä numeerisia algoritmeja ja optimointirutiineja, jotka on optimoitu suorituskykyä varten. Tämä sisältää asioita, kuten harvat matriisioperaatiot, epälineaariset ratkaisijat, signaalinkäsittelytoiminnot ja erikoistuneet koneoppimisalgoritmit, kuten SVM:t, k-means ja PCA. Nämä edistyneet algoritmit voivat usein ylittää pelkän NumPyssä käytettävissä olevat peruslineaariset algebran operaatiot.
2. Tehokkaat tietorakenteet: SciPy käyttää tehokkaampia tietorakenteita, kuten niukkoja matriiseja, jotka voivat tarjota merkittäviä suorituskyvyn parannuksia tietyntyyppisissä koneoppimisongelmissa, erityisesti sellaisissa, joihin liittyy suuria, harvalukuisia tietojoukkoja.
3. Rinnakkaissuoritus: Vaikka NumPy itsessään ei tarjoa suoria rinnakkaistoteutuksia, SciPy voi hyödyntää rinnakkaisuutta käyttämiensä taustalla olevien kirjastojen, kuten OpenBLASin tai Intel MKL:n, kautta. Tämän ansiosta SciPy voi hyödyntää moniytimisprosessoreja ja GPU:ita laskennan nopeuttamiseksi.
4. Erikoismoduulit: SciPy sisältää erikoismoduuleja, kuten "scipy.stats" ja "scipy.optimize", jotka tarjoavat erittäin optimoidut toteutukset yleisille koneoppimisessa käytettäville tilasto- ja optimointirutiineille, kuten todennäköisyysjakaumat, hypoteesitestit, juuri etsiminen ja numeerinen integrointi.
5. Ekosysteemiintegraatio: SciPy on integroitu tiiviisti laajempaan Python-tietoekosysteemiin, mukaan lukien kirjastot, kuten NumPy, Pandas ja Scikit-learn. Tämän ansiosta SciPyllä rakennetut koneoppimismallit voivat hyödyntää saumattomasti näiden muiden kirjastojen toimintoja ja suorituskykyä.
Yhteenvetona voidaan todeta, että vaikka NumPy tarjoaa perustavanlaatuiset numeeriset toiminnot, SciPy rakentuu tälle perustalle tarjotakseen kattavamman joukon erittäin optimoituja rutiineja ja tietorakenteita, jotka voivat parantaa merkittävästi koneoppimismallien suorituskykyä erityisesti monimutkaisempien tai laajempien ongelmien yhteydessä. NumPyn ja SciPyn yhdistelmä on tehokas työkalu tehokkaaseen ja suorituskykyiseen koneoppimiseen Pythonissa.
Lainaukset:[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