SciPy: Alles über die Python-Bibliothek für Machine Learning

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. ?Auch 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?

Die Programmiersprache Python und ihre Bibliotheken sind unverzichtbare Werkzeuge für Machine Learning. Um zu lernen, wie man sie benutzt, kannst du Liora wählen. Die Python-Programmierung steht auf dem Programm unserer verschiedenen Kurse für Data Analyst, Data Scientist und Data Management. Du lernst die Grundlagen von Python und die Bibliotheken NumPy und Pandas kennen. Die anderen Module unserer Kurse decken die Themen Data Visualization, Machine Learning, Datenbanken oder Business Intelligence ab. Am Ende des Kurses hast du alle Fähigkeiten, die du brauchst, um ein Profi im Bereich Data Science zu werden. Am Ende des Kurses erhalten die Lernenden ein Zertifikat, das von der Universität Panthéon Sorbonne oder MINES ParisTech / PSL Education im Rahmen unserer Partnerschaften ausgestellt wird. Von den Alumni haben 80 % unmittelbar nach der Ausbildung einen Arbeitsplatz gefunden. Alle unsere Kurse verfolgen einen Blended-Learning-Ansatz, der Online-Lernen auf einer gecoachten Plattform und Masterclasses kombiniert. Du kannst zwischen einer Weiterbildung und einem intensiven BootCamp-Modus wählen. Unsere Kurse können über deinen Bildungsgutschein finanziert werden. Warte nicht länger und entdecke die Liora-Programme.