Numpy i Scipy to dwie podstawowe biblioteki w ekosystemie Python, które bardzo dobrze się uzupełniają w zadaniach uczenia maszynowego, zapewniając solidne podstawy do obliczeń numerycznych i naukowych.
Numpy, skrót od Pythona numerycznego, jest zasadniczo biblioteką podstawową zaprojektowaną do wydajnych obliczeń numerycznych. Jego podstawową cechą jest Ndarray, wysoce zoptymalizowany wielowymiarowy obiekt tablicy, który obsługuje operacje szybkiego tablicy, indeksowanie i nadawanie. Ta struktura tablicy stanowi kręgosłup dla operacji numerycznych w obu bibliotekach i wielu innych narzędziach nauki danych Python. Numpy przoduje w radzeniu sobie z jednorodnymi danymi liczbowymi, zapewniając podstawowe narzędzia do manipulacji tablicami, operacji matematycznych i algebry liniowej. Jest zaimplementowany w C, co czyni go niezwykle szybszym i wydajnym w porównaniu z natywnymi listami Python, szczególnie w przypadku dużych zestawów danych. To sprawia, że Numpy jest niezbędny do zadań uczenia maszynowego, w których dane są zwykle reprezentowane jako duże tablice lub tensory, które wymagają szybkich operacji arytmetycznych i logicznych.
Scipy, który oznacza naukową Python, jest zbudowany na Numpy i wykorzystuje struktury tablic Numpy, aby rozszerzyć swoje możliwości. SCIPY koncentruje się na specjalistycznych zadaniach informatycznych naukowych z szerokim zbiorem algorytmów i funkcji wykraczających poza podstawowe operacje numeryczne. Obejmuje podkładki do optymalizacji, integracji, interpolacji, przetwarzania sygnału i obrazu, analizy statystycznej, operacji macierzy rzadkich i zaawansowanej algebry liniowej. SCIPY działa zatem jako rozszerzenie Numpy, zapewniając algorytmy specyficzne dla domeny, które są niezbędne na różnych etapach przepływów pracy maszynowej, takich jak przetwarzanie danych, ekstrakcja cech, optymalizacja modelu i ocena.
Razem Numpy i Scipy tworzą potężną kombinację uczenia maszynowego, zapewniając uzupełniające się funkcjonalność. Numpy zapewnia fundamentalne struktury danych i szybkie operacje macierzy niezbędne do przechowywania i manipulowania danymi. Następnie SCIPY opiera się na tym fundamencie, dodając zaawansowane algorytmy i narzędzia matematyczne, umożliwiając praktykom uczenia maszynowego efektywne rozwiązywanie złożonych problemów. Na przykład, podczas gdy Numpy zapewnia podstawowe liniowe procedury algebry, SCIPY oferuje bardziej wyrafinowane, często przy użyciu zoptymalizowanych bibliotek algebry liniowej, takich jak LaPack, co czyni go bardziej odpowiednim do rozwiązywania dużych systemów liniowych i problemów z wartościami własnymi napotkanymi w uczeniu maszynowym.
W praktycznych przepływach pracy maszynowej Numpy jest zwykle używany do obsługi danych, konstrukcji macierzy cech i wykonywania podstawowych operacji wektoryzowanych na zestawach danych. SCIPY jest wykorzystywany do modeli dopracowania poprzez procedury optymalizacyjne (takie jak optymalizacja oparta na gradientach i bezbłędna), testy statystyczne i rozkłady wnioskowania, integrację numeryczną dla modeli probabilistycznych oraz przetwarzanie sygnału dla serii czasowej i danych audio. Wiele bibliotek uczenia maszynowego, w tym scikit-learn, w dużej mierze opiera się na tych dwóch bibliotekach w ich implementacji zaplecza w celu skutecznego obliczenia i dokładności liczbowej.
Mocne strony Numpy polegają na zapewnieniu czystego, wydajnego i łatwego w użyciu interfejsu do danych numerycznych i szybkiego wykonywania, co czyni go de facto standardem dla obliczeń opartych na tablicych w Python. SCIPY uzupełnia to, pakując zestaw wyrafinowanych narzędzi potrzebnych do obliczeń naukowych, które są poza zakresem Numpy, przekształcając możliwości numeryczne w możliwe do działania naukowe przepływy pracy.
Podsumowując, Numpy służy jako podstawa obliczeniowa z ndarray i podstawowymi operacjami numerycznymi, podczas gdy Scipy opiera się na tym, aby zapewnić kompleksowy ekosystem algorytmów naukowych. Ten warstwowy projekt pozwala praktykom uczenia maszynowego skuteczne manipulowanie danymi z Numpy i stosowanie złożonych metod matematycznych z SCIPY, umożliwiając skuteczne opracowanie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego.
Ta synergia między wydajnymi strukturami danych Numpy i obszernymi algorytmami naukowymi Scipy ma kluczowe znaczenie w uczynieniu Python wiodącym językiem uczenia maszynowego i informatyki naukowej.