Numpy et Scipy sont deux bibliothèques essentielles de l'écosystème Python qui se complètent très bien dans les tâches d'apprentissage automatique en fournissant une base robuste pour l'informatique numérique et scientifique.
Numpy, abréviation de Python numérique, est fondamentalement la bibliothèque de base conçue pour un calcul numérique efficace. Sa caractéristique principale est le NDARRAY, un objet de tableau multidimensionnel hautement optimisé qui prend en charge les opérations, l'indexation et la radiodiffusion rapides. Cette structure de tableau forme l'épine dorsale des opérations numériques dans les deux bibliothèques et de nombreux autres outils de science des données Python. Numpy excelle à manipuler des données numériques homogènes, fournissant les outils de base pour la manipulation de la matrice, les opérations mathématiques et l'algèbre linéaire. Il est implémenté en C, ce qui le rend incroyablement plus rapide et efficace par rapport aux listes de python natives, en particulier pour les grands ensembles de données. Cela rend Numpy indispensable aux tâches d'apprentissage automatique, où les données sont généralement représentées comme de grands tableaux ou tenseurs qui nécessitent des opérations arithmétiques et logiques rapides.
Scipy, qui signifie Scientific Python, est construit au-dessus de Numpy et exploite les structures de tableau de Numpy pour étendre ses capacités. SCIPY se concentre sur des tâches informatiques scientifiques spécialisées avec une large collection d'algorithmes et de fonctions qui vont au-delà des opérations numériques de base. Il comprend des sous-packages pour l'optimisation, l'intégration, l'interpolation, le traitement du signal et de l'image, l'analyse statistique, les opérations de matrice clairsemées et l'algèbre linéaire avancée. Scipy agit ainsi comme une extension de Numpy, fournissant des algorithmes spécifiques au domaine qui sont essentiels aux différentes étapes des flux de travail d'apprentissage automatique tels que le prétraitement des données, l'extraction des fonctionnalités, l'optimisation du modèle et l'évaluation.
Ensemble, Numpy et Scipy forment une combinaison puissante pour l'apprentissage automatique en fournissant des fonctionnalités complémentaires. Numpy fournit les structures de données fondamentales et les opérations de tableau rapide nécessaires pour stocker et manipuler les données. Scipy s'appuie ensuite sur cette fondation en ajoutant des algorithmes avancés et des outils mathématiques, permettant aux praticiens de l'apprentissage automatique de résoudre efficacement des problèmes complexes. Par exemple, alors que Numpy fournit des routines d'algèbre linéaire de base, Scipy offre des routines plus sophistiquées, utilisant souvent des bibliothèques d'algèbre linéaire optimisées comme Lapack, ce qui le rend plus adapté à la résolution de systèmes linéaires à grande échelle et de problèmes de valeur propre rencontrés dans l'apprentissage automatique.
Dans les workflows d'apprentissage automatique pratiques, Numpy est généralement utilisé pour la gestion des données, la construction de la matrice de caractéristiques et la réalisation d'opérations vectorielles de base sur des ensembles de données. SCIPY est utilisé pour les modèles de réglage fin via des routines d'optimisation (telles que l'optimisation basée sur le gradient et sans dérivé), les tests statistiques et les distributions pour l'inférence, l'intégration numérique pour les modèles probabilistes et le traitement du signal pour les séries temporelles et les données audio. De nombreuses bibliothèques d'apprentissage automatique, y compris Scikit-Learn, comptent fortement sur ces deux bibliothèques dans leur implémentation backend pour un calcul efficace et une précision numérique.
Les forces de Numpy consistent à fournir une interface propre, efficace et facile à utiliser pour les données numériques et l'exécution rapide, ce qui en fait la norme de facto pour l'informatique basée sur un tableau dans Python. SCIPY le complète en emballant une suite d'outils sophistiqués nécessaires aux calculs scientifiques qui dépassent le champ de Numpy, transformant les capacités numériques en flux de travail scientifiques exploitables.
En résumé, Numpy sert de base informatique avec ses opérations NDARRAY et Core Numerical, tandis que Scipy s'appuie sur celle pour fournir un écosystème complet d'algorithmes scientifiques. Cette conception en couches permet aux praticiens de l'apprentissage automatique de manipuler efficacement des données avec Numpy et d'appliquer des méthodes mathématiques complexes avec SciPy, permettant le développement et le déploiement efficaces de modèles d'apprentissage automatique.
Cette synergie entre les structures de données efficaces de Numpy et les vastes algorithmes scientifiques de Scipy est essentiel pour faire de Python un langage leader pour l'apprentissage automatique et l'informatique scientifique.