Numpy dan Scipy adalah dua perpustakaan penting dalam ekosistem Python yang saling melengkapi dengan sangat baik dalam tugas -tugas pembelajaran mesin dengan memberikan fondasi yang kuat untuk komputasi numerik dan ilmiah.
Numpy, kependekan dari numerik Python, pada dasarnya adalah pustaka dasar yang dirancang untuk perhitungan numerik yang efisien. Fitur intinya adalah NDARRAY, objek array multi-dimensi yang sangat dioptimalkan yang mendukung operasi array cepat, pengindeksan, dan penyiaran. Struktur array ini membentuk tulang punggung untuk operasi numerik di perpustakaan dan banyak alat sains data Python lainnya. Numpy unggul dalam menangani data numerik yang homogen, menyediakan alat dasar untuk manipulasi array, operasi matematika, dan aljabar linier. Ini diimplementasikan dalam C, yang membuatnya sangat cepat dan efisien dibandingkan dengan daftar python asli, terutama untuk set data besar. Hal ini membuat Numpy sangat diperlukan untuk tugas -tugas pembelajaran mesin, di mana data biasanya direpresentasikan sebagai array besar atau tensor yang membutuhkan operasi aritmatika dan logis yang cepat.
Scipy, yang merupakan singkatan dari Python ilmiah, dibangun di atas Numpy dan memanfaatkan struktur array Numpy untuk memperluas kemampuannya. SCIPY berfokus pada tugas komputasi ilmiah khusus dengan berbagai kumpulan algoritma dan fungsi yang melampaui operasi numerik dasar. Ini termasuk sub-paket untuk optimasi, integrasi, interpolasi, pemrosesan sinyal dan gambar, analisis statistik, operasi matriks yang jarang, dan aljabar linier canggih. SCIPY dengan demikian bertindak sebagai perpanjangan dari Numpy, memberikan algoritma khusus domain yang penting dalam berbagai tahap alur kerja pembelajaran mesin seperti preprocessing data, ekstraksi fitur, optimasi model, dan evaluasi.
Bersama -sama, Numpy dan Scipy membentuk kombinasi yang kuat untuk pembelajaran mesin dengan memberikan fungsionalitas pelengkap. Numpy menyediakan struktur data dasar dan operasi array cepat yang diperlukan untuk menyimpan dan memanipulasi data. Scipy kemudian dibangun di atas fondasi ini dengan menambahkan algoritma canggih dan alat matematika, memungkinkan praktisi pembelajaran mesin untuk memecahkan masalah kompleks secara efisien. Misalnya, sementara Numpy menyediakan rutinitas aljabar linier dasar, SCIPY menawarkan yang lebih canggih, sering menggunakan pustaka aljabar linier yang dioptimalkan seperti LaPack, membuatnya lebih cocok untuk menyelesaikan sistem linier skala besar dan masalah nilai eigen yang dihadapi dalam pembelajaran mesin.
Dalam alur kerja pembelajaran mesin praktis, Numpy biasanya digunakan untuk penanganan data, konstruksi matriks fitur, dan melakukan operasi vektor dasar pada dataset. SCIPY digunakan untuk model penyempurnaan melalui rutinitas optimasi (seperti optimasi berbasis gradien dan bebas turunan), tes statistik dan distribusi untuk inferensi, integrasi numerik untuk model probabilistik, dan pemrosesan sinyal untuk seri-waktu dan data audio. Banyak perpustakaan pembelajaran mesin, termasuk scikit-learn, sangat bergantung pada dua perpustakaan ini dalam implementasi backend mereka untuk perhitungan yang efisien dan akurasi numerik.
Kekuatan Numpy terletak pada memberikan antarmuka yang bersih, efisien, dan mudah digunakan untuk data numerik dan eksekusi cepat, menjadikannya standar de facto untuk komputasi berbasis array di Python. Scipy melengkapi ini dengan mengemas serangkaian alat canggih yang diperlukan untuk perhitungan ilmiah yang berada di luar cakupan Numpy, mengubah kemampuan numerik menjadi alur kerja ilmiah yang dapat ditindaklanjuti.
Singkatnya, Numpy berfungsi sebagai fondasi komputasi dengan ndarray dan operasi numerik inti, sementara Scipy dibangun di atasnya untuk menyediakan ekosistem algoritma ilmiah yang komprehensif. Desain berlapis ini memungkinkan praktisi pembelajaran mesin untuk memanipulasi data secara efisien dengan Numpy dan menerapkan metode matematika yang kompleks dengan SCIPY, memungkinkan pengembangan yang efektif dan penyebaran model pembelajaran mesin.
Sinergi antara struktur data Numpy yang efisien dan algoritma ilmiah SCIPY sangat penting dalam menjadikan Python sebagai bahasa terkemuka untuk pembelajaran mesin dan komputasi ilmiah.