Die Programmiersprache Python wird im Bereich der Data Science sehr häufig verwendet. Seine Beliebtheit beruht vor allem auf seinen verschiedenen Bibliotheken, die der Datenanalyse gewidmet sind, wie SciPy und Numpy.
Was ist SciPy ?
SciPy (Scientific Python) ist eine Open-Source-Bibliothek, die sich der Berechnung von komplexer Mathematik oder wissenschaftlichen Problemen widmet. Sie wurde 2001 von Travis Oliphant, Pearu Peterson und Eric Jones entwickelt.
Eine native mathematische Funktion und Bibliotheken können in Wissenschaft und Technik verwendet werden, um verschiedene Arten von Problemen zu lösen.
Es gibt auch vorinstallierte Algorithmen für Optimierung, Differentialgleichungen, Integration, Interpolation, algebraische Gleichungen, Statistik und viele andere Anwendungsfälle.
SciPy ist eine Erweiterung von Nympy (Numerical Python) und ermöglicht daher eine extrem schnelle und effiziente Datenverarbeitung. Diese Bibliothek ist in C, C++, Fortran und Python geschrieben.
Befehle und Klassen auf hoher Ebene ermöglichen es, Daten auf einfache Weise zu manipulieren und zu visualisieren. Darüber hinaus kann SciPy in viele verschiedene Umgebungen integriert werden und vereint eine große Sammlung von Unterpaketen für verschiedene Wissenschaftsbereiche.
SciPy wird für Data Science und andere technische Bereiche verwendet, da es die notwendigen optimierten Funktionen enthält und als Erweiterung von Numpy fungiert. Dieses Werkzeug kann zur Lösung einer Vielzahl von wissenschaftlichen Problemen verwendet werden.
Was sind die Vorteile von SciPy ?
Mit einer Vielzahl von Unterpaketen überwindet SciPy die größten Hindernisse beim wissenschaftlichen Rechnen. Es ist die am häufigsten verwendete wissenschaftliche Bibliothek hinter GNU Scientific Library in C/C++ oder Matlab.
Sie ist einfach zu verstehen und zu benutzen und bietet gleichzeitig eine hohe Leistung an Rechenleistung. Außerdem ermöglicht sie das Arbeiten mit einem Array der NumPy-Bibliothek.
Ihre Datenbankroutinen ermöglichen eine parallele Programmierung. Und schließlich macht seine Open-Source-Natur dieses Werkzeug besonders interessant.
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SciPy und Machine Learning
Machine-Learning-Ingenieure verwenden SciPy für viele verschiedene Anwendungsfälle. Dieses Werkzeug ermöglicht es, Algorithmen für die Entwicklung von Machine Learning zu erstellen und zu verbessern.
Seine verschiedenen Module ermöglichen die Optimierung von Algorithmen, Integration, lineare Algebra oder Signalverarbeitung. Dies ist der Hauptgrund für seine Beliebtheit bei Machine-Learning-Projekten.
Darüber hinaus arbeitet SciPy mit anderen Tools wie Matplotlib für die Datenvisualisierung zusammen. Im Allgemeinen arbeiten alle diese Werkzeuge zusammen, um es Entscheidungsträgern zu ermöglichen, Einsichten aus den Daten zu gewinnen.
SciPy vs NumPy : Welche Unterschiede ?
SciPy und Numpy sind wichtige Bibliotheken, die eine große Bandbreite an Funktionen oder Methoden in Python anbieten. Es gibt jedoch einige Unterschiede zwischen ihnen.
In Bezug auf die Funktionen bietet SciPy mehr Details. Es kann auch komplexe Operationen wie numerische Algorithmen und algebraische Funktionen ausführen. Numpy hingegen konzentriert sich mehr auf das Sortieren, Indexieren und Organisieren.
Die Rechengeschwindigkeit ist bei Numpy höher, da es auf der Programmiersprache C basiert. SciPy wiederum ist in Python geschrieben und liefert daher weniger Geschwindigkeit, ist dafür aber funktionaler.
Als funktionsbasierte Bibliothek nutzt SciPy das Konzept der Arrays nicht aus. Numpy hingegen ermöglicht es, mehrdimensionale Arrays von Objekten zu erstellen, die denselben Datentyp enthalten.
Wie lerne ich, Python, Numpy und SciPy zu benutzen?
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