Numpy a Scipy sú dve základné knižnice v ekosystéme Python, ktoré sa navzájom veľmi dobre dopĺňajú v úlohách strojového učenia poskytovaním robustného základu pre numerické a vedecké výpočty.
Numpy, skratka pre numerický Python, je v zásade základná knižnica určená pre efektívny numerický výpočet. Jeho hlavnou funkciou je NDARRARAY, vysoko optimalizovaný viacrozmerný objekt poľa, ktorý podporuje rýchle operácie polí, indexovanie a vysielanie. Táto štruktúra poľa tvorí chrbticu pre numerické operácie v knižniciach a mnohých ďalších vedeckých nástrojoch Python Data Science. Numpy vyniká pri manipulácii s homogénnymi numerickými údajmi a poskytuje základné nástroje na manipuláciu v poli, matematické operácie a lineárnu algebru. Implementuje sa v C, vďaka čomu je neuveriteľne rýchlejší a efektívny v porovnaní so zoznamami natívnych Python, najmä pre veľké súbory údajov. Vďaka tomu je numpy nevyhnutný pre úlohy strojového učenia, kde sú údaje zvyčajne znázornené ako veľké polia alebo tenzory, ktoré vyžadujú rýchle aritmetické a logické operácie.
Scipy, ktorý znamená vedecký Python, je postavený na vrchole Numpy a využíva Numpyove štruktúry poľa, aby rozšírili svoje schopnosti. Scipy sa zameriava na špecializované vedecké výpočtové úlohy so širokou zbierkou algoritmov a funkcií, ktoré idú nad rámec základných numerických operácií. Zahŕňa podbalení na optimalizáciu, integráciu, interpoláciu, spracovanie signálu a obrazu, štatistickú analýzu, riedku maticovú operáciu a pokročilú lineárnu algebru. Scipy tak pôsobí ako rozšírenie numpy a poskytuje algoritmy špecifické pre doménu, ktoré sú nevyhnutné v rôznych fázach pracovných tokov strojového učenia, ako je predbežné spracovanie údajov, extrakcia prvkov, optimalizácia modelu a hodnotenie.
Spoločne Numpy a Scipy tvoria silnú kombináciu strojového učenia poskytovaním doplnkovej funkcie. Numpy poskytuje základné dátové štruktúry a rýchle operácie poľa potrebné na ukladanie a manipuláciu s údajmi. Scipy potom stavia na tomto nadácii pridaním pokročilých algoritmov a matematických nástrojov, čo umožňuje praktizujúcim strojového učenia efektívne riešiť zložité problémy. Napríklad, zatiaľ čo Numpy poskytuje základné lineárne rutiny algebry, Scipy ponúka sofistikovanejšie tie, často využívajúce optimalizované lineárne knižnice algebry, ako je LaPack, vďaka čomu sú vhodnejšie na riešenie rozsiahlych lineárnych systémov a problémov s vlastnou hodnotou, s ktorými sa vyskytujú problémy s strojovým učením.
V praktických pracovných tokoch strojového učenia sa Numpy zvyčajne používa na manipuláciu s údajmi, konštrukciu matice funkcií a vykonávanie základných vektorizovaných operácií na súboroch údajov. Scipy sa používa pre modely doladenia pomocou optimalizačných postupov (ako je optimalizácia založená na gradiente a bez derivátov), štatistické testy a distribúcie pre inferenciu, numerickú integráciu pre pravdepodobnostné modely a spracovanie signálu pre časové rady a zvukové údaje. Mnoho knižníc strojového učenia, vrátane Scikit-Learn, sa vo veľkej miere spolieha na tieto dve knižnice v implementácii backend, aby sa efektívne výpočet a numerická presnosť.
Silné stránky spoločnosti Numpy spočívajú v poskytovaní čistého, efektívneho a ľahko použiteľného rozhrania pre numerické údaje a rýchle vykonanie, čo z neho robí de facto štandard pre výpočty založené na poli v Pythone. Scipy to dopĺňa zabalením súboru sofistikovaných nástrojov potrebných pre vedecké výpočty, ktoré sú nad rámec numpy, čím sa numerické schopnosti premenia na vedecké pracovné toky, ktoré je možné vykonať.
Stručne povedané, Numpy slúži ako výpočtový základ so svojimi ndarray a základnými numerickými operáciami, zatiaľ čo Scipy na tom stavia na poskytnutie komplexného ekosystému vedeckých algoritmov. Tento vrstvený dizajn umožňuje praktizujúcim strojového učenia efektívne manipulovať s údajmi s numpy a aplikovať zložité matematické metódy s Scipy, čo umožňuje efektívny vývoj a nasadenie modelov strojového učenia.
Táto synergia medzi efektívnymi dátovými štruktúrami spoločnosti Numpy a rozsiahlymi vedeckými algoritmami spoločnosti Scipy je rozhodujúca pri tom, že Python sa stane vedúcim jazykom pre strojové učenie a vedecké výpočty.