In che modo Numpy e Scipy si completano a vicenda nelle attività di apprendimento automatico

Numpy, l'abbreviazione di Python numerico, è fondamentalmente la libreria di base progettata per un efficiente calcolo numerico. La sua caratteristica principale è l'NDARRAY, un oggetto array multidimensionale altamente ottimizzato che supporta operazioni di array veloce, indicizzazione e trasmissione. Questa struttura di array forma la spina dorsale per le operazioni numeriche in entrambe le biblioteche e in molti altri strumenti di scienze dei dati Python. Numpy eccelle nel gestire dati numerici omogenei, fornendo gli strumenti di base per la manipolazione dell'array, le operazioni matematiche e l'algebra lineare. È implementato in C, il che lo rende incredibilmente più veloce ed efficiente rispetto alle liste di pitone native, in particolare per i set di dati di grandi dimensioni. Ciò rende numpy indispensabile per le attività di apprendimento automatico, in cui i dati sono in genere rappresentati come grandi array o tensori che richiedono operazioni aritmetiche e logiche veloci.

Scipy, che sta per Scientific Python, è costruito su Numpy e sfrutta le strutture dell'array di Numpy per estendere le sue capacità. Scipy si concentra su compiti di elaborazione scientifica specializzati con una vasta raccolta di algoritmi e funzioni che vanno oltre le operazioni numeriche di base. Include sotto-pacchetti per ottimizzazione, integrazione, interpolazione, elaborazione del segnale e delle immagini, analisi statistica, operazioni di matrice sparsa e algebra lineare avanzata. Scipy funge quindi da estensione di Numpy, fornendo algoritmi specifici del dominio che sono essenziali nelle varie fasi dei flussi di lavoro di apprendimento automatico come la preelaborazione dei dati, l'estrazione delle caratteristiche, l'ottimizzazione del modello e la valutazione.

Insieme, Numpy e Scipy formano una potente combinazione per l'apprendimento automatico fornendo funzionalità complementari. Numpy fornisce le strutture di dati fondamentali e le operazioni di array veloci necessarie per la memorizzazione e la manipolazione dei dati. Scipy si basa quindi su questa fondazione aggiungendo algoritmi avanzati e strumenti matematici, consentendo ai professionisti dell'apprendimento automatico di risolvere in modo efficiente problemi complessi. Ad esempio, mentre Numpy fornisce routine di algebra lineare di base, Scipy offre più sofisticate, utilizzando spesso librerie di algebra lineare ottimizzate come LaPack, rendendolo più adatto per risolvere sistemi lineari su larga scala e problemi di autovalutazione incontrati nell'apprendimento automatico.

Nei flussi di lavoro di apprendimento automatico pratico, Numpy viene in genere utilizzato per la gestione dei dati, la costruzione di matrice di funzionalità ed eseguire operazioni vettoriali di base su set di dati. Scipy viene utilizzato per i modelli di messa a punto attraverso routine di ottimizzazione (come ottimizzazione a base di gradiente e senza derivati), test statistici e distribuzioni per l'inferenza, l'integrazione numerica per i modelli probabilistici e l'elaborazione del segnale per serie temporali e dati audio. Molte librerie di apprendimento automatico, tra cui Scikit-Learn, fanno molto affidamento su queste due librerie nella loro implementazione del backend per efficiente calcolo e accuratezza numerica.

I punti di forza di Numpy si trovano nel fornire un'interfaccia pulita, efficiente e di facile utilizzo per dati numerici ed esecuzione rapida, rendendolo lo standard di fatto per il calcolo basato su array in Python. Scipy completa questo confezionando una suite di strumenti sofisticati necessari per calcoli scientifici che vanno oltre lo scopo di Numpy, trasformando le capacità numeriche in flussi di lavoro scientifici attuabili.

In sintesi, Numpy funge da base computazionale con le sue operazioni numeriche NDARRAY e CORE, mentre Scipy si basa su questo per fornire un ecosistema completo di algoritmi scientifici. Questo design a strati consente ai professionisti dell'apprendimento automatico di manipolare in modo efficiente i dati con numpy e applicare metodi matematici complessi con Scipy, consentendo lo sviluppo efficace e la distribuzione dei modelli di apprendimento automatico.