numpy และ scipy เติมเต็มซึ่งกันและกันในงานการเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างไร

numpy สั้นสำหรับ python เชิงตัวเลขเป็นพื้นฐานของห้องสมุดพื้นฐานที่ออกแบบมาสำหรับการคำนวณเชิงตัวเลขที่มีประสิทธิภาพ คุณลักษณะหลักของมันคือ NDARRAY ซึ่งเป็นวัตถุอาร์เรย์หลายมิติที่ได้รับการปรับปรุงสูงซึ่งรองรับการดำเนินการจัดทำดัชนีและการออกอากาศอย่างรวดเร็ว โครงสร้างอาร์เรย์นี้เป็นกระดูกสันหลังสำหรับการดำเนินการเชิงตัวเลขทั้งในห้องสมุดและเครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูล Python อื่น ๆ อีกมากมาย Numpy เก่งในการจัดการข้อมูลเชิงตัวเลขที่เป็นเนื้อเดียวกันจัดหาเครื่องมือพื้นฐานสำหรับการจัดการอาร์เรย์การดำเนินการทางคณิตศาสตร์และพีชคณิตเชิงเส้น มันถูกนำไปใช้ใน C ซึ่งทำให้เร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพอย่างไม่น่าเชื่อเมื่อเทียบกับรายการ Python ดั้งเดิมโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ สิ่งนี้ทำให้ Numpy ขาดไม่ได้สำหรับงานการเรียนรู้ของเครื่องโดยทั่วไปข้อมูลจะแสดงเป็นอาร์เรย์ขนาดใหญ่หรือเทนเซอร์ที่ต้องใช้การคำนวณทางคณิตศาสตร์และตรรกะที่รวดเร็ว

Scipy ซึ่งย่อมาจาก Scientific Python สร้างขึ้นบน Numpy และใช้ประโยชน์จากโครงสร้างอาร์เรย์ของ Numpy เพื่อขยายความสามารถ Scipy มุ่งเน้นไปที่งานคอมพิวเตอร์ทางวิทยาศาสตร์ที่มีความหลากหลายของอัลกอริทึมและฟังก์ชั่นที่นอกเหนือไปจากการดำเนินการเชิงตัวเลขขั้นพื้นฐาน มันรวมถึงแพคเกจย่อยสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพการรวมการแก้ไขสัญญาณและการประมวลผลภาพการวิเคราะห์ทางสถิติการดำเนินการเบาบางเมทริกซ์และพีชคณิตเชิงเส้นขั้นสูง Scipy จึงทำหน้าที่เป็นส่วนขยายของ Numpy ซึ่งให้อัลกอริทึมเฉพาะโดเมนที่มีความสำคัญในขั้นตอนต่าง ๆ ของเวิร์กโฟลว์การเรียนรู้ของเครื่องจักรเช่นการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าการสกัดคุณลักษณะการเพิ่มประสิทธิภาพแบบจำลองและการประเมินผล

ร่วมกัน Numpy และ Scipy เป็นการผสมผสานที่ทรงพลังสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องโดยให้ฟังก์ชั่นเสริม NUMPY จัดเตรียมโครงสร้างข้อมูลพื้นฐานและการดำเนินการแบบอาเรย์อย่างรวดเร็วที่จำเป็นสำหรับการจัดเก็บและจัดการข้อมูล จากนั้น Scipy จะสร้างขึ้นบนรากฐานนี้โดยการเพิ่มอัลกอริทึมขั้นสูงและเครื่องมือทางคณิตศาสตร์ช่วยให้ผู้ปฏิบัติงานการเรียนรู้ของเครื่องสามารถแก้ปัญหาที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่นในขณะที่ NUMPY ให้บริการพีชคณิตเชิงเส้นพื้นฐาน Scipy นำเสนอห้องพักที่มีความซับซ้อนมากขึ้นมักใช้ไลบรารีพีชคณิตเชิงเส้นที่ดีที่สุดเช่น LAPACK ทำให้เหมาะสำหรับการแก้ปัญหาระบบเชิงเส้นขนาดใหญ่และปัญหาค่าลักษณะเฉพาะที่พบในการเรียนรู้ของเครื่อง

ในเวิร์กโฟลว์การเรียนรู้ของเครื่องจักรในทางปฏิบัติโดยทั่วไปแล้ว NUMPY จะใช้สำหรับการจัดการข้อมูลการก่อสร้างเมทริกซ์คุณสมบัติและการดำเนินการเวกเตอร์ขั้นพื้นฐานในชุดข้อมูล SCIPY ใช้สำหรับแบบจำลองการปรับแต่งผ่านรูทีนการปรับให้เหมาะสม (เช่นการเพิ่มประสิทธิภาพตามการไล่ระดับสีและการเพิ่มประสิทธิภาพที่ปราศจากอนุพันธ์) การทดสอบทางสถิติและการแจกแจงสำหรับการอนุมานการรวมตัวเลขสำหรับแบบจำลองความน่าจะเป็นและการประมวลผลสัญญาณสำหรับอนุกรมเวลาและข้อมูลเสียง ห้องสมุดการเรียนรู้ของเครื่องหลายแห่งรวมถึง Scikit-learn พึ่งพาห้องสมุดทั้งสองนี้อย่างมากในการใช้งานแบ็กเอนด์เพื่อการคำนวณที่มีประสิทธิภาพและความแม่นยำเชิงตัวเลข

จุดแข็งของ Numpy อยู่ในการให้อินเทอร์เฟซที่สะอาดมีประสิทธิภาพและใช้งานง่ายสำหรับข้อมูลเชิงตัวเลขและการดำเนินการที่รวดเร็วทำให้เป็นมาตรฐานที่เป็นจริงสำหรับการคำนวณแบบอาร์เรย์ใน Python Scipy เติมเต็มสิ่งนี้ด้วยการบรรจุชุดเครื่องมือที่ซับซ้อนที่จำเป็นสำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ที่อยู่นอกเหนือขอบเขตของ Numpy เปลี่ยนความสามารถเชิงตัวเลขให้กลายเป็นเวิร์กโฟลว์ทางวิทยาศาสตร์ที่สามารถดำเนินการได้

โดยสรุป NumPy ทำหน้าที่เป็นรากฐานการคำนวณด้วยการดำเนินการเชิงตัวเลข NDARRAY และหลักในขณะที่ Scipy สร้างขึ้นเพื่อให้ระบบนิเวศที่ครอบคลุมของอัลกอริทึมทางวิทยาศาสตร์ การออกแบบแบบเลเยอร์นี้ช่วยให้ผู้ปฏิบัติงานการเรียนรู้ของเครื่องสามารถจัดการข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วย NumPy และใช้วิธีการทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนกับ SCIPY ทำให้การพัฒนาที่มีประสิทธิภาพและการปรับใช้รูปแบบการเรียนรู้ของเครื่อง