NumPy og SciPy er komplementære biblioteker som fungerer godt sammen for maskinlæringsoppgaver. Slik utfyller de hverandre:
Numeriske operasjoner
- NumPy: Gir effektive flerdimensjonale array-objekter og en samling rutiner for å arbeide med disse arrayene, inkludert matematisk, logisk, formmanipulering, sortering, utvelgelse, I/O, diskrete Fourier-transformasjoner, grunnleggende lineær algebra, grunnleggende statistiske operasjoner, tilfeldig simulering og mye mer.- SciPy: Bygger på NumPy og gir mange brukervennlige og effektive numeriske rutiner, som rutiner for numerisk integrasjon, interpolering, optimalisering, lineær algebra og statistikk.
Maskinlæringsalgoritmer
- NumPy: Gir de grunnleggende datastrukturene og matematiske funksjonene som kreves for å implementere grunnleggende maskinlæringsalgoritmer fra bunnen av, for eksempel lineær regresjon, logistisk regresjon, beslutningstrær, etc.- SciPy: Gir mer avanserte maskinlærings- og datautvinningsalgoritmer, for eksempel clustering (k-betyr, hierarkisk, etc.), klassifisering (SVM-er, tilfeldige skoger, etc.), regresjon (rygg, lasso, etc.). ), og dimensjonalitetsreduksjon (PCA, ICA, etc.).
Dataforbehandling
- NumPy: Nyttig for operasjoner som omforming, indeksering og manipulering av matriser, som er vanlige dataforbehandlingsoppgaver.- SciPy: Gir funksjoner for lesing/skriving av datafiler, interpolering, signalbehandling og optimalisering, som også er viktige for dataforbehandling.
Visualisering
- NumPy: Gir de grunnleggende datastrukturene (arrays) som brukes av visualiseringsbiblioteker som Matplotlib.- SciPy: Gir funksjoner for å generere plott, histogrammer og andre visualiseringer som kan brukes til å utforske og forstå data.
Optimalisering og lineær algebra
- NumPy: Gir effektive lineære algebraoperasjoner og optimaliserte rutiner for numeriske beregninger.- SciPy: Bygger på NumPys lineære algebramodul og gir mer avanserte optimaliseringsalgoritmer og rutiner for numerisk lineær algebra.
Oppsummert gir NumPy de grunnleggende numeriske og array-baserte operasjonene, mens SciPy bygger på toppen av NumPy og gir et bredere utvalg av vitenskapelige og tekniske databehandlingsmoduler, inkludert mange som er nyttige for maskinlæringsoppgaver. Ved å bruke dem sammen kan du utnytte styrken til begge bibliotekene til å bygge kraftige og effektive maskinlæringsmodeller.
Sitater:
[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 ytelsen til maskinlæringsmodeller sammenlignet med å bruke bare NumPy
SciPy forbedrer ytelsen til maskinlæringsmodeller sammenlignet med å bruke bare NumPy på noen få viktige måter:
1. Avanserte algoritmer: SciPy gir tilgang til et bredere spekter av avanserte numeriske algoritmer og optimaliseringsrutiner som er svært optimalisert for ytelse. Dette inkluderer ting som sparsomme matriseoperasjoner, ikke-lineære løsere, signalbehandlingsfunksjoner og spesialiserte maskinlæringsalgoritmer som SVM-er, k-means og PCA. Disse avanserte algoritmene kan ofte overgå de mer grunnleggende lineære algebraoperasjonene som er tilgjengelige i NumPy alene.
2. Effektive datastrukturer: SciPy bruker mer effektive datastrukturer, som sparsomme matriser, som kan gi betydelige ytelsesforbedringer for visse typer maskinlæringsproblemer, spesielt de som involverer store, sparsomme datasett.
3. Parallellisering: Mens NumPy i seg selv ikke gir direkte parallelle implementeringer, kan SciPy dra fordel av parallellitet gjennom de underliggende bibliotekene den bruker, for eksempel OpenBLAS eller Intel MKL. Dette lar SciPy utnytte flerkjerne-CPU-er og GPU-er for å øke hastigheten på beregningene.
4. Spesialiserte moduler: SciPy inkluderer spesialiserte moduler som `scipy.stats` og `scipy.optimize` som gir svært optimaliserte implementeringer av vanlige statistikk- og optimaliseringsrutiner som brukes i maskinlæring, for eksempel sannsynlighetsfordelinger, hypotesetester, root funn og numerisk integrasjon.
5. Økosystemintegrasjon: SciPy er tett integrert med det bredere Python-datavitenskapens økosystem, inkludert biblioteker som NumPy, Pandas og Scikit-learn. Dette lar maskinlæringsmodeller bygget med SciPy sømløst utnytte funksjonaliteten og ytelsen til disse andre bibliotekene.
Oppsummert, mens NumPy gir de grunnleggende numeriske operasjonene, bygger SciPy på dette grunnlaget for å gi et mer omfattende sett med svært optimaliserte rutiner og datastrukturer som kan forbedre ytelsen til maskinlæringsmodeller betydelig, spesielt for mer komplekse eller storskala problemer. Kombinasjonen av NumPy og SciPy er et kraftig verktøy for effektiv og høyytelses maskinlæring i Python.
Sitater:[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