Untuk melakukan analisis ilmiah dalam Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin dengan bantuan Python, kita memerlukan perpustakaan khusus yang akan melakukan semua analisis statistik dari dasar hingga lanjutan. Jadi, inilah dua perpustakaan Numpy dan Scipy yang membantu membuat analisis statistik jauh lebih mudah daripada melakukannya dengan tangan atau alat lainnya. Kekuatan perpustakaan ini sedemikian rupa sehingga dapat melakukan statistik tingkat lanjut hanya dalam satu atau dua baris kode.
Numpy adalah singkatan dari Numerical Python dan Scipy adalah singkatan dari Scientific Python. Yang pertama adalah perpustakaan utama dan yang terakhir adalah perpustakaan yang dibangun di atas Numpy. Semua operasi seperti menemukan distribusi acak dari dataset, menemukan error kuadrat rata-rata, error kuadrat rata-rata akar, dll. Dapat dilakukan dengan bantuan Numpy dan Scipy.
Perbedaan utama antara kedua perpustakaan adalah jenis data yang mereka terima atau lakukan analisis. Numpy adalah perpustakaan yang hanya menerima array yang merupakan daftar bernomor sementara tidak demikian dengan Scipy.
Para peneliti dan ilmuwan menganggap kedua perpustakaan ini sebagai penyelamat hidup dalam hal melakukan analisis data ekstensif dan manipulasi data. Tugas yang dapat dilakukan oleh perpustakaan ini dapat diakses dengan bantuan fungsi yang disebut dir(Numpy) dan dir(Scipy). Ini menunjukkan semua fungsi bawaan yang ada di perpustakaan ini. Kedua pustaka ini dapat diinstal pip dan karenanya dapat didownload di dalam konsol python atau melalui command prompt atau terminal. Perintah akan sama untuk Windows, Linux, dan macOS.
Langkah-langkah instalasi Numpy dan Scipy
- Instal versi terbaru Python melalui Python.org. Atau lihat : Cara menginstal PIP di RHEL atau CentOS 8 atau menginstal Numpy atau Scipy dengan Python 3.7 di Windows 10.
- Unduh pip versi terbaru dari command prompt atau python console.
- Setelah mengunduh pip, ketikkan saja command prompt pip install Numpy dan pip install scipy.
- Ketika pengdownload selesai, ketik saja python IDE Anda, impor Numpy sebagai np dan impor Scipy sebagai sc atau nama apa pun yang ingin Anda berikan.
- Sekarang perpustakaan Numpy dan Scipy Anda telah diimpor dan Anda dapat memanfaatkan service yang ditawarkan oleh mereka.
Perbedaan lain dan utama antara Numpy dan Scipy adalah Numpy hanya menawarkan operasi matematika dasar dan beberapa operasi lanjutan sementara Scipy berisi semua operasi statistik kompleks yang diperlukan untuk analisis data yang tepat.
Beberapa operasi yang dilakukan dengan bantuan perpustakaan Numpy adalah pengindeksan, pengurutan, aljabar linier, Transformasi Fourier, merencanakan transformasi khusus seperti log, normal standar, distribusi Gaussian, dll.
Operasi yang dapat dilakukan dengan bantuan Scipy adalah pengelompokan, interpolasi, optimasi, pensinyalan, integrasi, diferensiasi, bentuk gelombang, transformasi Fourier, struktur dan algoritma data spasial, operasi statistik lanjutan seperti uji-t, uji ANOVA, uji chi-kuadrat, pengujian hipotesis baik nol maupun alternatif, determinan, menemukan nilai eigen, menemukan invers matriks dan banyak lagi.
Jadi kita dapat mengatakan bahwa Scipy adalah versi lanjutan dari Numpy yang berisi semua hal yang diperlukan oleh setiap Data Scientist di luar sana. Juga, satu hal utama yang perlu diperhatikan adalah karena API tingkat tinggi yang dibangun di atas Numpy, tidak perlu mengimpor Numpy jika kita telah mengimpor Perpustakaan Scipy. Kedua perpustakaan ini dengan mudah diintegrasikan dengan perpustakaan analisis data lain seperti Pandas dan Matplotlib.
Kesimpulan
Dengan melihat baris yang disebutkan di atas tentang Numpy dan Scipy, kita dapat menyimpulkan bahwa ini adalah perpustakaan yang sangat penting untuk melakukan semua jenis pekerjaan terkait Ilmu Data. Juga, perpustakaan ini adalah basis untuk melakukan semua jenis proyek ilmu data baik resmi atau untuk tujuan pendidikan. Menjadi seorang ilmuwan data perlu mengetahui bagaimana ia dapat memplot berbagai distribusi, menemukan korelasi antara titik data, mengintegrasikan, membedakan titik data, dan banyak lagi. Selain itu, statistik lengkap dan pengetahuan probabilitas harus menjadi dasar ilmuwan data dan dengan bantuan perpustakaan yang luar biasa ini, seseorang dapat menjalankan fungsi-fungsi ini dengan sangat mudah. Jadi, ambil alat luar biasa ini dan jelajahi dunia ilmu data dengan cara yang jauh lebih cerdas dan mudah.
Baca selengkapnya:
- Apa itu Scikit Learn dalam Machine Learning?
- Apa itu Python dan Mengapa Booming?