NumPy și SciPy sunt biblioteci complementare care funcționează bine împreună pentru sarcinile de învățare automată. Iată cum se completează reciproc:
Operații numerice
- NumPy: Oferă obiecte matrice multidimensionale eficiente și o colecție de rutine pentru lucrul cu aceste matrice, inclusiv matematică, logică, manipulare a formei, sortare, selectare, I/O, transformări Fourier discrete, algebră liniară de bază, bază operații statistice, simulare aleatorie și multe altele.- SciPy: se bazează pe NumPy și oferă multe rutine numerice ușor de utilizat și eficiente, cum ar fi rutine pentru integrare numerică, interpolare, optimizare, algebră liniară și statistici.
Algoritmi de învățare automată
- NumPy: furnizează structurile fundamentale de date și funcțiile matematice necesare pentru implementarea algoritmilor de bază de învățare automată de la zero, cum ar fi regresia liniară, regresia logistică, arbori de decizie etc.- SciPy: Oferă algoritmi mai avansați de învățare automată și de extragere a datelor, cum ar fi clustering (k-means, ierarhic etc.), clasificare (SVM-uri, păduri aleatorii etc.), regresie (crest, lasso etc.). ), și reducerea dimensionalității (PCA, ICA etc.).
Preprocesarea datelor
- NumPy: util pentru operațiuni precum remodelarea, indexarea și manipularea matricelor, care sunt sarcini comune de preprocesare a datelor.- SciPy: Oferă funcții pentru citirea/scrierea fișierelor de date, interpolare, procesare a semnalului și optimizare, care sunt, de asemenea, importante pentru preprocesarea datelor.
Vizualizare
- NumPy: furnizează structurile fundamentale de date (matrice) care sunt utilizate de bibliotecile de vizualizare precum Matplotlib.- SciPy: oferă funcții pentru generarea de diagrame, histograme și alte vizualizări care pot fi folosite pentru a explora și înțelege datele.
Optimizare și algebră liniară
- NumPy: Oferă operații eficiente de algebră liniară și rutine optimizate pentru calcule numerice.- SciPy: se bazează pe modulul de algebră liniară al NumPy și oferă algoritmi și rutine de optimizare mai avansate pentru algebra liniară numerică.
În rezumat, NumPy oferă operațiunile fundamentale numerice și bazate pe matrice, în timp ce SciPy se bazează pe NumPy și oferă o gamă mai largă de module de calcul științifice și tehnice, inclusiv multe care sunt utile pentru sarcinile de învățare automată. Folosirea lor împreună vă permite să valorificați punctele forte ale ambelor biblioteci pentru a construi modele puternice și eficiente de învățare automată.
Citate:
[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/
cum îmbunătățește SciPy performanța modelelor de învățare automată în comparație cu utilizarea numai a NumPy
SciPy îmbunătățește performanța modelelor de învățare automată în comparație cu utilizarea numai NumPy în câteva moduri cheie:
1. Algoritmi Avansați: SciPy oferă acces la o gamă mai largă de algoritmi numerici avansați și rutine de optimizare care sunt foarte optimizate pentru performanță. Aceasta include lucruri precum operațiuni cu matrice rare, soluții neliniare, funcții de procesare a semnalului și algoritmi specializați de învățare automată precum SVM-uri, k-means și PCA. Acești algoritmi avansați pot depăși adesea operațiile de algebră liniară de bază disponibile numai în NumPy.
2. Structuri eficiente de date: SciPy utilizează structuri de date mai eficiente, cum ar fi matrici rare, care pot oferi îmbunătățiri semnificative ale performanței pentru anumite tipuri de probleme de învățare automată, în special cele care implică seturi de date mari și rare.
3. Paralelizare: În timp ce NumPy în sine nu oferă implementări paralele directe, SciPy poate profita de paralelism prin bibliotecile de bază pe care le utilizează, cum ar fi OpenBLAS sau Intel MKL. Acest lucru îi permite lui SciPy să folosească procesoarele și GPU-urile multi-core pentru a accelera calculele.
4. Module specializate: SciPy include module specializate precum `scipy.stats` și `scipy.optimize` care oferă implementări foarte optimizate ale rutinelor statistice și de optimizare comune utilizate în învățarea automată, cum ar fi distribuțiile de probabilitate, testele de ipoteze, rădăcină. găsirea și integrarea numerică.
5. Integrarea ecosistemului: SciPy este strâns integrat cu ecosistemul mai larg de știință a datelor Python, inclusiv biblioteci precum NumPy, Pandas și Scikit-learn. Acest lucru permite modelelor de învățare automată construite folosind SciPy să valorifice fără probleme funcționalitatea și performanța acestor alte biblioteci.
Pe scurt, în timp ce NumPy oferă operațiunile numerice fundamentale, SciPy se bazează pe această bază pentru a oferi un set mai cuprinzător de rutine și structuri de date extrem de optimizate care pot îmbunătăți semnificativ performanța modelelor de învățare automată, în special pentru probleme mai complexe sau la scară largă. Combinația dintre NumPy și SciPy este un instrument puternic pentru învățarea automată eficientă și de înaltă performanță în Python.
Citate:[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