NumPy ja SciPy on üksteist täiendavad teegid, mis töötavad hästi koos masinõppe ülesannete täitmisel. Siin on, kuidas need üksteist täiendavad:
Arvtehted
- NumPy: pakub tõhusaid mitmemõõtmelisi massiiviobjekte ja rutiinide kogumit nende massiividega töötamiseks, sealhulgas matemaatiline, loogiline, kujuga manipuleerimine, sorteerimine, valimine, sisend/väljund, diskreetsed Fourier' teisendused, põhiline lineaaralgebra, põhi statistilised toimingud, juhuslik simulatsioon ja palju muud.- SciPy: põhineb NumPy-l ja pakub palju kasutajasõbralikke ja tõhusaid numbrilisi rutiine, näiteks rutiinid numbriliseks integreerimiseks, interpoleerimiseks, optimeerimiseks, lineaaralgebraks ja statistikaks.
Masinõppe algoritmid
- NumPy: pakub põhilisi andmestruktuure ja matemaatilisi funktsioone, mis on vajalikud põhiliste masinõppealgoritmide nullist juurutamiseks, nagu lineaarne regressioon, logistiline regressioon, otsustuspuud jne.- SciPy: pakub täiustatud masinõppe- ja andmekaeve algoritme, nagu rühmitamine (k-keskmised, hierarhilised jne), klassifitseerimine (SVM-id, juhuslikud metsad jne), regressioon (hari, lasso jne). ) ja mõõtmete vähendamine (PCA, ICA jne).
Andmete eeltöötlus
- NumPy: kasulik selliste toimingute jaoks nagu massiivide ümberkujundamine, indekseerimine ja manipuleerimine, mis on tavalised andmete eeltöötlustoimingud.- SciPy: pakub funktsioone andmefailide lugemiseks/kirjutamiseks, interpoleerimiseks, signaalitöötluseks ja optimeerimiseks, mis on olulised ka andmete eeltöötluse jaoks.
Visualiseerimine
- NumPy: pakub põhiandmestruktuure (massiivid), mida kasutavad visualiseerimisteegid, nagu Matplotlib.- SciPy: pakub funktsioone graafikute, histogrammide ja muude visualiseerimiste loomiseks, mida saab kasutada andmete uurimiseks ja mõistmiseks.
Optimeerimine ja lineaaralgebra
- NumPy: pakub tõhusaid lineaaralgebra toiminguid ja optimeeritud rutiine arvulisteks arvutusteks.- SciPy: põhineb NumPy lineaaralgebra moodulil ja pakub arvulise lineaaralgebra täiustatud optimeerimisalgoritme ja rutiine.
Kokkuvõttes pakub NumPy põhilisi numbrilisi ja massiivipõhiseid toiminguid, samas kui SciPy tugineb NumPyle ja pakub laiemat valikut teaduslikke ja tehnilisi andmetöötlusmooduleid, sealhulgas paljusid, mis on kasulikud masinõppe ülesannete jaoks. Nende koos kasutamine võimaldab kasutada mõlema teegi tugevaid külgi võimsate ja tõhusate masinõppemudelite loomiseks.
Tsitaadid:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=gYcrEZW-xek
[2] https://www.slideshare.net/slideshow/numpy-and-scipy-for-data-mining-and-data-analysis-include-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/
Kuidas parandab SciPy masinõppemudelite jõudlust võrreldes ainult NumPy kasutamisega
SciPy suurendab masinõppemudelite jõudlust võrreldes ainult NumPy kasutamisega mitmel olulisel viisil.
1. Täpsemad algoritmid: SciPy pakub juurdepääsu laiemale hulgale täiustatud numbrilistele algoritmidele ja optimeerimisrutiinidele, mis on jõudluse jaoks väga optimeeritud. See hõlmab selliseid asju nagu hõredad maatriksoperatsioonid, mittelineaarsed lahendajad, signaalitöötlusfunktsioonid ja spetsiaalsed masinõppe algoritmid, nagu SVM-id, k-means ja PCA. Need täiustatud algoritmid suudavad sageli ületada põhilisemaid lineaaralgebra toiminguid, mis on saadaval ainult NumPy-s.
2. Tõhusad andmestruktuurid: SciPy kasutab tõhusamaid andmestruktuure, nagu hõredad maatriksid, mis võivad teatud tüüpi masinõppeprobleemide, eriti suurte ja hõredate andmekogumitega seotud probleemide korral jõudlust oluliselt parandada.
3. Paralleliseerimine: kuigi NumPy ise ei paku otsest paralleelset rakendust, saab SciPy ära kasutada paralleelsust oma kasutatavate aluseks olevate teekide kaudu, nagu OpenBLAS või Intel MKL. See võimaldab SciPyl arvutuste kiirendamiseks kasutada mitmetuumalisi protsessoreid ja GPU-sid.
4. Specialiseeritud moodulid: SciPy sisaldab spetsiaalseid mooduleid, nagu "scipy.stats" ja "scipy.optimize", mis pakuvad masinõppes kasutatavate tavapäraste statistiliste ja optimeerimisrutiinide (nt tõenäosusjaotused, hüpoteeside testid, juur) väga optimeeritud teostused. leidmine ja numbriline integreerimine.
5. Ökosüsteemi integreerimine: SciPy on tihedalt integreeritud Pythoni andmeteaduse laiema ökosüsteemiga, sealhulgas raamatukogudega, nagu NumPy, Pandas ja Scikit-learn. See võimaldab SciPy abil loodud masinõppemudelitel nende teiste teekide funktsionaalsust ja jõudlust sujuvalt kasutada.
Kokkuvõtteks võib öelda, et kuigi NumPy pakub põhilisi arvulisi operatsioone, siis SciPy tugineb sellele alusele, et pakkuda terviklikumat väga optimeeritud rutiinide ja andmestruktuuride komplekti, mis võivad oluliselt parandada masinõppemudelite jõudlust, eriti keerukamate või suuremahuliste probleemide korral. NumPy ja SciPy kombinatsioon on võimas tööriist tõhusaks ja suure jõudlusega masinõppeks Pythonis.
Tsitaadid:[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