NumPy in SciPy sta komplementarni knjižnici, ki dobro sodelujeta pri nalogah strojnega učenja. Takole se dopolnjujeta:
Numerične operacije
- NumPy: Zagotavlja učinkovite večdimenzionalne matrične objekte in zbirko rutin za delo s temi matrikami, vključno z matematičnim, logičnim, manipulacijo oblike, razvrščanjem, izbiranjem, V/I, diskretnimi Fourierjevimi transformacijami, osnovno linearno algebro, osnovno statistične operacije, naključna simulacija in še veliko več.- SciPy: Gradi na NumPy in ponuja številne uporabniku prijazne in učinkovite numerične rutine, kot so rutine za numerično integracijo, interpolacijo, optimizacijo, linearno algebro in statistiko.
Algoritmi strojnega učenja
- NumPy: Zagotavlja osnovne podatkovne strukture in matematične funkcije, ki so potrebne za implementacijo osnovnih algoritmov strojnega učenja iz nič, kot so linearna regresija, logistična regresija, odločitvena drevesa itd.- SciPy: Zagotavlja naprednejše algoritme za strojno učenje in podatkovno rudarjenje, kot so združevanje v gruče (k-means, hierarhično itd.), klasifikacija (SVM, naključni gozdovi itd.), regresija (greben, laso itd.). ) in zmanjšanje dimenzionalnosti (PCA, ICA itd.).
Predhodna obdelava podatkov
- NumPy: uporabno za operacije, kot so preoblikovanje, indeksiranje in manipulacija nizov, ki so običajna opravila predprocesiranja podatkov.- SciPy: Zagotavlja funkcije za branje/pisanje podatkovnih datotek, interpolacijo, obdelavo signalov in optimizacijo, ki so pomembne tudi za predhodno obdelavo podatkov.
Vizualizacija
- NumPy: Zagotavlja temeljne podatkovne strukture (matrike), ki jih uporabljajo vizualizacijske knjižnice, kot je Matplotlib.- SciPy: ponuja funkcije za ustvarjanje grafov, histogramov in drugih vizualizacij, ki jih je mogoče uporabiti za raziskovanje in razumevanje podatkov.
Optimizacija in linearna algebra
- NumPy: Zagotavlja učinkovite operacije linearne algebre in optimizirane rutine za numerične izračune.- SciPy: Gradi na modulu linearne algebre podjetja NumPy in ponuja naprednejše optimizacijske algoritme in rutine za numerično linearno algebro.
Če povzamemo, NumPy zagotavlja temeljne numerične operacije in operacije, ki temeljijo na nizih, medtem ko SciPy nadgrajuje NumPy in zagotavlja širši nabor znanstvenih in tehničnih računalniških modulov, vključno s številnimi, ki so uporabni za naloge strojnega učenja. Njihova skupna uporaba vam omogoča, da izkoristite prednosti obeh knjižnic za izgradnjo zmogljivih in učinkovitih modelov strojnega učenja.
Citati:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=gYcrEZW-xek
[2] https://www.slideshare.net/slideshow/numpy-and-scipy-for-data-mining-and-data-analysis-icluded-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/
kako SciPy izboljša učinkovitost modelov strojnega učenja v primerjavi z uporabo samo NumPy
SciPy izboljša učinkovitost modelov strojnega učenja v primerjavi z uporabo samo NumPy na nekaj ključnih načinov:
1. Napredni algoritmi: SciPy omogoča dostop do širšega nabora naprednih numeričnih algoritmov in optimizacijskih rutin, ki so visoko optimizirane za delovanje. To vključuje stvari, kot so operacije redke matrike, nelinearni reševalci, funkcije za obdelavo signalov in specializirani algoritmi strojnega učenja, kot so SVM, k-means in PCA. Ti napredni algoritmi lahko pogosto prekašajo bolj osnovne operacije linearne algebre, ki so na voljo samo v NumPy.
2. Učinkovite podatkovne strukture: SciPy uporablja učinkovitejše podatkovne strukture, kot so redke matrike, ki lahko zagotovijo znatne izboljšave zmogljivosti za določene vrste težav s strojnim učenjem, zlasti tiste, ki vključujejo velike, redke nabore podatkov.
3. Paralelizacija: Čeprav sam NumPy ne zagotavlja neposrednih vzporednih implementacij, lahko SciPy izkoristi prednosti paralelizma prek osnovnih knjižnic, ki jih uporablja, kot sta OpenBLAS ali Intel MKL. To omogoča SciPy, da izkoristi večjedrne procesorje in grafične procesorje za pospešitev izračunov.
4. Specializirani moduli: SciPy vključuje specializirane module, kot sta `scipy.stats` in `scipy.optimize`, ki zagotavljata visoko optimizirane izvedbe običajnih statističnih in optimizacijskih rutin, ki se uporabljajo pri strojnem učenju, kot so verjetnostne porazdelitve, preizkusi hipotez, koren iskanje in numerična integracija.
5. Ekosistemska integracija: SciPy je tesno povezan s širšim ekosistemom podatkovne znanosti Python, vključno s knjižnicami, kot so NumPy, Pandas in Scikit-learn. To omogoča modelom strojnega učenja, izdelanim z uporabo SciPy, da neopazno izkoristijo funkcionalnost in zmogljivost teh drugih knjižnic.
Če povzamemo, medtem ko NumPy zagotavlja temeljne numerične operacije, SciPy nadgrajuje to podlago, da zagotovi celovitejši nabor visoko optimiziranih rutin in podatkovnih struktur, ki lahko bistveno izboljšajo delovanje modelov strojnega učenja, zlasti za bolj zapletene ali obsežne probleme. Kombinacija NumPy in SciPy je močno orodje za učinkovito in visoko zmogljivo strojno učenje v Pythonu.
Citati:[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