‫مرحبًا بعودتك.
‫في هذا القسم ، سنلقي نظرة على Num Pi.
‫والآن أنا متحمس جدًا لهذا القسم لأن Numb Pie هو أساسًا العمود الفقري لجميع علوم البيانات والتعلم
‫الآلي والحوسبة الرقمية في بايثون.
‫وهذا في الواقع ما ترمز إليه NumPy.
‫إنها تعني الثعبان العددي.
‫وما هو NumPy؟
‫حسنًا ، في كل التعلم الآلي ، بغض النظر عن نوع البيانات التي تعمل بها الآن ، يمكن أن يكون هذا
‫إطار بيانات كما رأينا في القسم السابق عن الباندا.
‫ستشكل NumPy الأساس لتحويل بياناتك إلى سلسلة من الأرقام.
‫وبعد ذلك ما ستفعله خوارزمية التعلم الآلي هو العمل على أنماط تلك الأرقام.
‫لذلك إذا رجعنا إلى إطار عمل نمذجة التعلم الآلي لدينا ، فلدينا الخطوة الأولى على أنها تعريف المشكلة.
‫الخطوة الثانية هي ميزات تقييم البيانات والنمذجة والتجارب.
‫ثم إذا ألقينا نظرة على الأدوات التي يمكننا استخدامها في هذا القسم ، فسنركز على NumPy.
‫يأتي NumPy في قسم تحليل البيانات ، ومع ذلك ، كما سترى في المستقبل.
‫وما أشرنا إليه للتو هو أن التعلم الآلي ، على الرغم من الإشارة إليه بالنمذجة ، هو
‫في الأساس أخذ البيانات ، وتحويلها إلى أرقام.
‫وفي هذه الحالة مع NumPy ، عادةً ما يكون شكل مصفوفة عددية والتي سيكون لها الكثير من
‫الخبرة بعد هذا القسم ثم العثور على أنماط في هذه الأرقام.
‫لذلك تقريبًا عبر خط الأنابيب هذا بالكامل ، ستلعب numpy.
‫الآن لماذا num pi؟
‫أو السبب الرئيسي وراء استخدامنا numpy بدلاً من الثعبان النقي.
‫أعني ، يمكنك إجراء حسابات رقمية في لغة بايثون ، ولكن عادةً إذا أردنا إجراء حسابات
‫رقمية على نطاق واسع ، فإننا نشير إلى num pi.
‫لأنه سريع.
‫والآن السبب وراء سرعته هو أنه يوجد خلف الكواليس تحسينات مكتوبة برمز C.
‫الشيء الجميل في الحزمة numpy هو أنه يمكنك استخدام تحسينات كود C هذه باستخدام python الخالص.
‫هذا يعني أنك لست مضطرًا إلى معرفة C لتتمكن من استخدام numpy و python أسهل قليلاً في الكتابة من
‫Pure C.
‫إذن هذه هي ميزة استخدام NumPy.
‫الآن تحصل على هذه التحسينات بسرعة من خلال عملية تسمى vector ization عبر مصطلح يستخدم
‫numpy يسمى البث ، وهو في الأساس يتجنب كتابة الحلقات عند كتابة الحسابات.
‫لأنه إذا كنت تكتب حلقات لإجراء عمليات حسابية كما هو الحال في Python للحساب على قائمة يمكن أن تشكل بعض حالات التباطؤ
‫في نهاية المطاف ، إذا كان لديك قائمة ، على سبيل المثال ، بملايين الأرقام المختلفة ،
‫والتي تصبح ممارسة شائعة عندما نكون العمل في مشاريع التعلم الآلي.
‫وكما ذكرنا من قبل ، NumPy هو العمود الفقري لحزم بايثون العلمية الأخرى.
‫الآن ، يشكل PI أساس حزمة PANDAS.
‫إذن ما الذي سنغطيه في هذا القسم؟
‫حسنًا ، بالطبع ، سنركز دائمًا على الوظائف الأكثر فائدة ، تلك التي يمكنك البدء
‫في استخدامها على الفور.
‫سنلقي نظرة على مختلف أنواع البيانات الخفية والسمات لأنواع البيانات هذه.
‫الآن ، العنصر الرئيسي هو مصفوفة NDI ، لكننا سنلقي نظرة على ذلك في فيديو آخر.
‫سننظر في كيفية إنشاء زيادة ، سباق يمكنك التفكير فيه كقائمة من الأرقام.
‫سنلقي نظرة على كيفية عرض المصفوفات والمصفوفات الآن ، مصفوفة أو مصفوفات.
‫يمكنك تخيل مجموعة من المصفوفات المختلفة.
‫سننظر بعد ذلك في كيفية التعامل مع المصفوفات ومقارنتها.
‫سننتهي بعد ذلك من فرز المصفوفات ، والتي تقوم بفرز قوائم مختلفة من الأرقام ، ثم
‫بعض حالات الاستخدام العملي حيث يتم استخدام المصفوفات أو حيث يمكن استخدام numpy لتحويل البيانات إلى قوائم
‫أرقام.
‫آسف.
‫أين يمكنك الحصول على المساعدة إذا واجهتك مشكلة؟
‫حسنًا ، الخطوات التي تريد تجربتها واتباعها هي اتباع التعليمات البرمجية.
‫لذا أثناء استعراضنا للفيديو ، أثناء عملنا من خلال Jupyter Notebook ، من خلال
‫مقدمة دروس NumPy ، تريد المتابعة بأفضل ما يمكنك.
‫الآن ، إذا كنت لا تستطيع المواكبة أو إذا كنت أسير بسرعة كبيرة ، فلا بأس بذلك.
‫لا تتردد في إيقافه.
‫ارجع ، تدرب على شيء ما بنفسك.
‫لكن يجب أن تتدرب على كتابة الكود وتشغيله قدر الإمكان.
‫هذه هي الخطوة الثانية.
‫جربها بنفسك.
‫حاول تشغيل الكود.
‫تذكر القول إذا كنت في شك ، قم بتشغيل الكود.
‫إذا واجهتك مشكلة في وظيفة معينة أو شيء معين قمنا بتغطيته ، يمكنك محاولة البحث
‫عنه هنا.
‫من المحتمل أن تصادف StackOverflow أو الوثائق الرسمية المعقدة.
‫ثم بعد ذلك ، بمجرد البحث عنه ، إذا وجدت شيئًا ما على StackOverflow أو الوثائق
‫الخفية ، فإن الشيء المهم هو الاستمرار في المحاولة مرة أخرى في الكود الذي تجده في Jupyter Notebook.
‫تدرب على تشغيله.
‫إذا كنت في شك ، فقم بتشغيل الكود.
‫ثم أخيرًا ، إذا كنت لا تزال عالقًا ، فلا تنس أنه يمكنك دائمًا طلب المساعدة.
‫لا يوجد شيء اسمه سؤال غبي لأنه إذا كان لديك سؤال ، فمن المحتمل أن يكون لدى شخص
‫آخر نفس السؤال الذي يمكنك طرحه على StackOverflow أو في أي مصدر آخر يمكنك العثور عليه.
‫حسنا.
‫مع ما يقال ، هذه مقدمة لـ numpy.
‫إنها الأساس.
‫إنه العمود الفقري لعلوم البيانات والحزم العلمية الأخرى.
‫لكن دعنا ندخل ونبرمج.
‫دعونا نرى ما يدور حوله كل شيء.