A NumPy és a SciPy egymást kiegészítő könyvtárak, amelyek jól együttműködnek a gépi tanulási feladatokhoz. Így egészítik ki egymást:
Numerikus műveletek
- NumPy: Hatékony többdimenziós tömbobjektumokat és rutinok gyűjteményét biztosít az ezekkel a tömbökkel való munkavégzéshez, beleértve a matematikai, logikai, alakmanipulációt, rendezést, kijelölést, I/O-t, diszkrét Fourier-transzformációkat, alapvető lineáris algebrát, alapvető statisztikai műveletek, véletlenszerű szimuláció és még sok más.- SciPy: A NumPy-ra épül, és számos felhasználóbarát és hatékony numerikus rutint kínál, például numerikus integrációs, interpolációs, optimalizálási, lineáris algebrai és statisztikai rutinokat.
Gépi tanulási algoritmusok
- NumPy: Biztosítja az alapvető adatstruktúrákat és matematikai függvényeket, amelyek az alapvető gépi tanulási algoritmusok, például lineáris regresszió, logisztikus regresszió, döntési fák stb.- SciPy: Fejlettebb gépi tanulási és adatbányászati algoritmusokat biztosít, például klaszterezést (k-közép, hierarchikus stb.), osztályozást (SVM-ek, véletlenszerű erdők stb.), regressziót (gerinc, lasszó stb.). ), és a méretcsökkentés (PCA, ICA stb.).
Adatok előfeldolgozása
- NumPy: Hasznos olyan műveleteknél, mint a tömbök újraformázása, indexelése és manipulálása, amelyek gyakori adat-előfeldolgozási feladatok.- SciPy: Adatfájlok olvasásához/írásához, interpolációhoz, jelfeldolgozáshoz és optimalizáláshoz biztosít funkciókat, amelyek az adatok előfeldolgozása szempontjából is fontosak.
Vizualizáció
- NumPy: Az alapvető adatstruktúrákat (tömböket) biztosítja, amelyeket a vizualizációs könyvtárak, például a Matplotlib használnak.- SciPy: Funkciókat biztosít diagramok, hisztogramok és egyéb vizualizációk létrehozásához, amelyek felhasználhatók adatok feltárására és megértésére.
Optimalizálás és lineáris algebra
- NumPy: Hatékony lineáris algebrai műveleteket és optimalizált rutinokat biztosít a numerikus számításokhoz.- SciPy: A NumPy lineáris algebrai moduljára épül, és fejlettebb optimalizálási algoritmusokat és rutinokat biztosít a numerikus lineáris algebra számára.
Összefoglalva, a NumPy biztosítja az alapvető numerikus és tömb alapú műveleteket, míg a SciPy a NumPy tetejére épül, és tudományos és műszaki számítástechnikai modulok szélesebb skáláját kínálja, köztük sok olyan modult, amelyek hasznosak a gépi tanulási feladatokhoz. Ezek együttes használata lehetővé teszi mindkét könyvtár erősségeit hatékony és hatékony gépi tanulási modellek felépítésében.
Idézetek:
[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/
Hogyan javítja a SciPy a gépi tanulási modellek teljesítményét a csak NumPy használatához képest
A SciPy néhány kulcsfontosságú módon javítja a gépi tanulási modellek teljesítményét a NumPy használatához képest:
1. Speciális algoritmusok: A SciPy fejlett numerikus algoritmusok és optimalizálási rutinok szélesebb skálájához biztosít hozzáférést, amelyek nagymértékben a teljesítményre vannak optimalizálva. Ide tartoznak például a ritka mátrixműveletek, a nemlineáris megoldók, a jelfeldolgozó funkciók és a speciális gépi tanulási algoritmusok, például az SVM-ek, a k-means és a PCA. Ezek a fejlett algoritmusok gyakran felülmúlják a NumPy-ben elérhető alapvetőbb lineáris algebrai műveleteket.
2. Hatékony adatstruktúrák: A SciPy hatékonyabb adatstruktúrákat használ, például ritka mátrixokat, amelyek jelentős teljesítményjavítást biztosítanak bizonyos típusú gépi tanulási problémák esetén, különösen a nagy, ritka adatkészleteket érintő problémák esetén.
3. Párhuzamosítás: Bár a NumPy maga nem biztosít közvetlen párhuzamos megvalósítást, a SciPy kihasználhatja a párhuzamosság előnyeit az általa használt mögöttes könyvtárakon, például az OpenBLAS-on vagy az Intel MKL-en keresztül. Ez lehetővé teszi a SciPy számára, hogy kihasználja a többmagos CPU-kat és GPU-kat a számítások felgyorsítása érdekében.
4. Speciális modulok: A SciPy olyan speciális modulokat tartalmaz, mint a "scipy.stats" és a "scipy.optimize", amelyek a gépi tanulásban használt általános statisztikai és optimalizálási rutinok, például valószínűségi eloszlások, hipotézistesztek, gyökérelemek rendkívül optimalizált megvalósítását biztosítják. megtalálás és numerikus integráció.
5. Ökoszisztéma-integráció: A SciPy szorosan integrálódik a tágabb Python adattudományi ökoszisztémával, beleértve az olyan könyvtárakat, mint a NumPy, a Pandas és a Scikit-learn. Ez lehetővé teszi, hogy a SciPy használatával épített gépi tanulási modellek zökkenőmentesen kiaknázzák a többi könyvtár funkcióját és teljesítményét.
Összefoglalva, míg a NumPy biztosítja az alapvető numerikus műveleteket, addig a SciPy erre az alapra épít, hogy átfogóbb, rendkívül optimalizált rutinokat és adatstruktúrákat biztosítson, amelyek jelentősen javíthatják a gépi tanulási modellek teljesítményét, különösen összetettebb vagy nagyobb léptékű problémák esetén. A NumPy és a SciPy kombinációja hatékony eszköz a hatékony és nagy teljesítményű gépi tanuláshoz Pythonban.
Idézetek:[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