A NUMPY és a SCIPY két alapvető könyvtár a Python ökoszisztémában, amelyek nagyon jól kiegészítik egymást a gépi tanulási feladatokban, robusztus alapot biztosítva a numerikus és tudományos számítástechnika számára.
A Numpy, a numerikus python rövidítése, alapvetően az alapkönyvtár, amelyet a hatékony numerikus számításhoz terveztek. Alapvető jellemzője az NDarray, egy nagyon optimalizált, többdimenziós tömb objektum, amely támogatja a gyors tömb műveleteket, az indexelést és a műsorszórást. Ez a tömbszerkezet képezi a gerincét a numerikus műveletekhez mind a könyvtárakban, mind sok más Python adattudományi eszközben. A NumPy kiválóan kezelheti a homogén numerikus adatok kezelését, biztosítva az alapvető eszközöket a tömb manipulációhoz, a matematikai műveletekhez és a lineáris algebrahoz. A C -ben valósítják meg, ami hihetetlenül gyorsabbá és hatékonyabbá teszi a natív Python listákhoz képest, különösen a nagy adatkészleteknél. Ez a NumPy nélkülözhetetlenné teszi a gépi tanulási feladatokhoz, ahol az adatokat általában nagy tömbökként vagy tenzorokként ábrázolják, amelyek gyors számtani és logikai műveleteket igényelnek.
A Scipy, amely a tudományos python mellett áll, a Numpy tetejére épül, és kihasználja a Numpy tömbszerkezeteit, hogy bővítse képességeit. A SCIPY a speciális tudományos számítástechnikai feladatokra összpontosít, amelyek széles körű algoritmusok és funkciók gyűjteményein túllépnek az alapvető numerikus műveleteken. Ez magában foglalja az optimalizálás, az integráció, az interpoláció, a jel- és képfeldolgozás, a statisztikai elemzés, a ritka mátrix műveletek és a fejlett lineáris algebra alcsomagjait. A SCIPY tehát a NUMPY kiterjesztéseként működik, olyan domain-specifikus algoritmusokat biztosítva, amelyek nélkülözhetetlenek a gépi tanulási munkafolyamatok különféle szakaszaiban, például az adatok előfeldolgozása, a szolgáltatáskivonás, a modell optimalizálása és az értékelés.
A NUMPY és a SCIPY együttesen hatékony kombinációt képeznek a gépi tanuláshoz kiegészítő funkciók biztosításával. A NUMPY biztosítja az adatok tárolásához és manipulálásához szükséges alapvető adatszerkezeteket és gyors tömb műveleteket. A SCIPY ezután fejlett algoritmusok és matematikai eszközök hozzáadásával épít erre az alapra, lehetővé téve a gépi tanulási szakemberek számára, hogy hatékonyan oldják meg a komplex problémákat. Például, míg a NUMPY alapvető lineáris algebrai rutinokat biztosít, a SCIPY kifinomultabbokat kínál, gyakran optimalizált lineáris algebra-könyvtárakat, például LAPACK-t használva, ezáltal alkalmassá teszi a nagyméretű lineáris rendszerek és a gépi tanulás során felmerült sajátérték-problémákat.
A gyakorlati gépi tanulási munkafolyamatokban a NUMPY -t általában az adatkezeléshez, a mátrix konstrukciójához és az alapvető vektorizált műveletek végrehajtásához használják az adatkészleteken. A SCIPY-t az optimalizálási rutinok (például gradiens-alapú és származékmentes optimalizálás), a statisztikai tesztek és a következtetések eloszlása, a valószínűségi modellek numerikus integrációja, valamint az idősorok és audio adatok jelfeldolgozása révén az optimalizálási rutinok (például a gradiens alapú és származékmentes optimalizálás) révén használják fel. Számos gépi tanulási könyvtár, köztük a Scikit-Learn, erősen támaszkodik e két könyvtárra a háttér-megvalósításuk során a hatékony számítás és a numerikus pontosság érdekében.
A Numpy erősségei abban rejlik, hogy tiszta, hatékony és könnyen használható interfészet biztosítanak a numerikus adatokhoz és a gyors végrehajtáshoz, ezáltal de facto szabvány a Python tömb alapú számítástechnikájához. A SCIPY ezt kiegészíti azáltal, hogy egy olyan kifinomult eszközöket csomagol, amelyek szükségesek a tudományos számításokhoz, amelyek meghaladják a NumPy hatókörét, és a numerikus képességeket cselekvési tudományos munkafolyamatokká alakítják.
Összefoglalva: a NumPy a számítási alapként szolgál Ndarray és alapvető numerikus műveleteivel, míg a SCIPY arra épül, hogy átfogó ökoszisztémát biztosítson a tudományos algoritmusokról. Ez a rétegelt kialakítás lehetővé teszi a gépi tanulási szakemberek számára, hogy hatékonyan manipulálják az adatokat a NUMPY -vel, és összetett matematikai módszereket alkalmazzanak a SCIPY -vel, lehetővé téve a gépi tanulási modellek hatékony fejlesztését és telepítését.
Ez a szinergia a Numpy hatékony adatszerkezete és SCIPY kiterjedt tudományos algoritmusai között kritikus jelentőségű a Python vezető nyelvének a gépi tanulás és a tudományos számítástechnika vezető nyelvének.