NumpyとScipyは、数値および科学的コンピューティングのための堅牢な基盤を提供することにより、機械学習タスクで非常によく互いに補完するPythonエコシステムの2つの重要なライブラリです。
数値Pythonの略であるNumpyは、基本的に効率的な数値計算のために設計されたベースライブラリです。そのコア機能は、高速アレイ操作、インデックス作成、ブロードキャストをサポートする高度に最適化された多次元アレイオブジェクトであるNDARRAYです。この配列構造は、ライブラリと他の多くのPythonデータサイエンスツールの両方で数値操作のためのバックボーンを形成します。 Numpyは、同種の数値データの取り扱いに優れており、配列操作、数学操作、および線形代数の基本的なツールを提供します。 Cに実装されているため、特に大規模なデータセットでは、ネイティブPythonリストと比較して、非常に高速で効率的になります。これにより、データは通常、高速算術操作と論理操作を必要とする大きなアレイまたはテンソルとしてデータが表されるため、機械学習タスクに不可欠になります。
Scipyは科学的なPythonを表しており、Numpyの上に構築され、Numpyのアレイ構造をレバレッジして機能を拡張します。 Scipyは、基本的な数値操作を超えたアルゴリズムと機能の幅広いコレクションを備えた専門の科学コンピューティングタスクに焦点を当てています。最適化、統合、補間、信号と画像処理、統計分析、スパースマトリックス操作、および高度な線形代数のサブパッケージが含まれます。したがって、Scipyはnumpyの拡張として機能し、データ前処理、特徴抽出、モデルの最適化、評価などの機械学習ワークフローのさまざまな段階で不可欠なドメイン固有のアルゴリズムを提供します。
一緒に、NumpyとScipyは、補完的な機能を提供することにより、機械学習のための強力な組み合わせを形成します。 Numpyは、データの保存と操作に必要な基礎データ構造と高速アレイ操作を提供します。 Scipyは、高度なアルゴリズムと数学ツールを追加することにより、この基盤の上に構築され、機械学習の実践者が複雑な問題を効率的に解決できるようにします。たとえば、Numpyは基本的な線形代数ルーチンを提供しますが、Scipyはより洗練されたものを提供し、多くの場合Lapackのような最適化された線形代数ライブラリを使用して、機械学習で遭遇する大規模な線形システムと固有値の問題を解くのに適しています。
実際の機械学習ワークフローでは、Numpyは通常、データ処理、機能マトリックス構造、およびデータセットで基本的なベクトル化操作の実行に使用されます。 Scipyは、最適化ルーチン(勾配ベースおよび派生のない最適化など)、推論のための統計テストと分布、確率モデルの数値統合、および時間シリーズおよびオーディオデータの信号処理のための統計テストと分布を通じて微調整モデルに使用されます。 Scikit-Learnを含む多くの機械学習ライブラリは、効率的な計算と数値の精度を得るために、バックエンド実装でこれら2つのライブラリに大きく依存しています。
Numpyの強みは、数値データと迅速な実行のためのクリーンで効率的で使いやすいインターフェイスを提供することにあり、Pythonでのアレイベースのコンピューティングの事実上の標準となっています。 Scipyは、Numpyの範囲を超えた科学的計算に必要な洗練されたツールのスイートをパッケージ化し、数値機能を実用的な科学的ワークフローに変えることにより、これを補完します。
要約すると、NumpyはNDARRAYとコア数値操作を備えた計算基盤として機能しますが、Scipyは科学アルゴリズムの包括的なエコシステムを提供するためにそれに基づいて構築されます。この層状設計により、機械学習の実践者はNumpyでデータを効率的に操作し、Scipyで複雑な数学的方法を適用して、機械学習モデルの効果的な開発と展開を可能にします。
Numpyの効率的なデータ構造とScipyの広範な科学的アルゴリズムの間のこの相乗効果は、Pythonを機械学習と科学的コンピューティングの主要言語にするために重要です。