NumPy i SciPy to uzupełniające się biblioteki, które dobrze ze sobą współpracują w przypadku zadań związanych z uczeniem maszynowym. Oto jak się uzupełniają:
Operacje numeryczne
- NumPy: Zapewnia wydajne wielowymiarowe obiekty tablicowe i zbiór procedur do pracy z tymi tablicami, w tym matematyczne, logiczne, manipulowanie kształtami, sortowanie, wybieranie, we/wy, dyskretne transformaty Fouriera, podstawowa algebra liniowa, podstawowa operacje statystyczne, symulacje losowe i wiele więcej.- SciPy: Opiera się na NumPy i zapewnia wiele przyjaznych dla użytkownika i wydajnych procedur numerycznych, takich jak procedury całkowania numerycznego, interpolacji, optymalizacji, algebry liniowej i statystyki.
Algorytmy uczenia maszynowego
- NumPy: Zapewnia podstawowe struktury danych i funkcje matematyczne wymagane do wdrożenia od podstaw podstawowych algorytmów uczenia maszynowego, takich jak regresja liniowa, regresja logistyczna, drzewa decyzyjne itp.- SciPy: Zapewnia bardziej zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego i eksploracji danych, takie jak grupowanie (k-średnie, hierarchiczne itp.), klasyfikacja (SVM, lasy losowe itp.), regresja (grzbiet, lasso itp.). ) i redukcja wymiarowości (PCA, ICA itp.).
Wstępne przetwarzanie danych
- NumPy: Przydatne do operacji takich jak przekształcanie, indeksowanie i manipulowanie tablicami, które są typowymi zadaniami wstępnego przetwarzania danych.- SciPy: Zapewnia funkcje odczytu/zapisu plików danych, interpolacji, przetwarzania sygnałów i optymalizacji, które są również ważne dla wstępnego przetwarzania danych.
Wizualizacja
- NumPy: Zapewnia podstawowe struktury danych (tablice) używane przez biblioteki wizualizacyjne, takie jak Matplotlib.- SciPy: Zapewnia funkcje generowania wykresów, histogramów i innych wizualizacji, które można wykorzystać do eksploracji i zrozumienia danych.
Optymalizacja i algebra liniowa
- NumPy: Zapewnia wydajne operacje algebry liniowej i zoptymalizowane procedury do obliczeń numerycznych.- SciPy: Opiera się na module algebry liniowej NumPy i zapewnia bardziej zaawansowane algorytmy i procedury optymalizacyjne dla numerycznej algebry liniowej.
Podsumowując, NumPy zapewnia podstawowe operacje numeryczne i tablicowe, podczas gdy SciPy opiera się na NumPy i zapewnia szerszą gamę naukowych i technicznych modułów obliczeniowych, w tym wiele przydatnych do zadań uczenia maszynowego. Używanie ich razem pozwala wykorzystać mocne strony obu bibliotek do tworzenia wydajnych i wydajnych modeli uczenia maszynowego.
Cytaty:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=gYcrEZW-xek
[2] https://www.slideshare.net/slideshow/numpy-and-scipy-for-data-mining-and-data-analytic-w tym-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/
w jaki sposób SciPy zwiększa wydajność modeli uczenia maszynowego w porównaniu do używania samego NumPy
SciPy zwiększa wydajność modeli uczenia maszynowego w porównaniu do używania samego NumPy na kilka kluczowych sposobów:
1. Zaawansowane algorytmy: SciPy zapewnia dostęp do szerszego zakresu zaawansowanych algorytmów numerycznych i procedur optymalizacyjnych, które są wysoce zoptymalizowane pod kątem wydajności. Obejmuje to takie rzeczy, jak operacje na macierzach rzadkich, solwery nieliniowe, funkcje przetwarzania sygnałów i wyspecjalizowane algorytmy uczenia maszynowego, takie jak SVM, k-średnie i PCA. Te zaawansowane algorytmy często mogą przewyższać bardziej podstawowe operacje algebry liniowej dostępne w samym NumPy.
2. Wydajne struktury danych: SciPy wykorzystuje bardziej wydajne struktury danych, takie jak rzadkie macierze, które mogą zapewnić znaczną poprawę wydajności w przypadku niektórych typów problemów związanych z uczeniem maszynowym, szczególnie tych obejmujących duże, rzadkie zbiory danych.
3. Równoległość: Chociaż sam NumPy nie zapewnia bezpośrednich implementacji równoległych, SciPy może skorzystać z równoległości poprzez używane przez siebie biblioteki, takie jak OpenBLAS lub Intel MKL. Dzięki temu SciPy może wykorzystać wielordzeniowe procesory i procesory graficzne w celu przyspieszenia obliczeń.
4. Moduły specjalistyczne: SciPy zawiera wyspecjalizowane moduły, takie jak `scipy.stats` i `scipy.optimize`, które zapewniają wysoce zoptymalizowane implementacje typowych procedur statystycznych i optymalizacyjnych używanych w uczeniu maszynowym, takich jak rozkłady prawdopodobieństwa, testy hipotez, rootowanie znajdowanie i całkowanie numeryczne.
5. Integracja ekosystemu: SciPy jest ściśle zintegrowany z szerszym ekosystemem nauki o danych Pythona, w tym bibliotekami takimi jak NumPy, Pandas i Scikit-learn. Dzięki temu modele uczenia maszynowego zbudowane przy użyciu SciPy mogą bezproblemowo wykorzystywać funkcjonalność i wydajność innych bibliotek.
Podsumowując, podczas gdy NumPy zapewnia podstawowe operacje numeryczne, SciPy opiera się na tym fundamencie, aby zapewnić bardziej kompleksowy zestaw wysoce zoptymalizowanych procedur i struktur danych, które mogą znacząco poprawić wydajność modeli uczenia maszynowego, szczególnie w przypadku bardziej złożonych problemów lub problemów o dużej skali. Połączenie NumPy i SciPy to potężne narzędzie do wydajnego i wydajnego uczenia maszynowego w Pythonie.
Cytaty:[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