‫Welkom terug.
‫In deze sectie gaan we kijken naar numpty, en nu ben ik erg enthousiast over deze sectie omdat
‫Numpty Pie in feite de ruggengraat is van alle datawetenschap, machine learning en numeriek computergebruik in
‫Python.
‫En dat is eigenlijk waar Numpties voor staat.
‫Het staat voor numerieke python en wat geen taart is.
‫Nou, in alle machine learning, het maakt niet uit met wat voor soort gegevens je nu werkt, dit kan een
‫dataframe zijn zoals we in het vorige gedeelte over Pender's zagen.
‫NUM Pie gaat de basis vormen om uw gegevens om te zetten in een reeks getallen.
‫En wat een machine learning-algoritme dan zal doen, is de patronen in die getallen uitwerken.
‫Dus als we terugverwijzen naar ons modelleringsraamwerk voor machine learning, hebben we stap één probleemdefinitie.
‫Stap twee zijn functies voor gegevensevaluatie, modellering en experimenten.
‫En als we kijken naar welke tools we in deze sectie kunnen gebruiken, gaan we ons concentreren op geen high.
‫Nee.
‫Hij komt in de data-analyse sectie.
‫Zoals je echter in de toekomst zult zien en waar we zojuist naar hebben verwezen,
‫is dat machine learning, hoewel het modelleren wordt genoemd, in wezen gegevens verzamelt en in getallen verandert.
‫En in dit geval met numpty, meestal de vorm van een numpty-array, die na deze sectie veel
‫ervaring zal hebben met het vinden van patronen in die getallen.
‫Dus bijna over deze hele pijplijn zal numpty een rol gaan spelen.
‫Nu, waarom geen high of de belangrijkste reden waarom we numpty gebruiken in plaats van pure python, ik bedoel, je
‫kunt numerieke berekeningen doen in Python, maar meestal als we grootschalige numerieke berekeningen willen doen, verwijzen
‫we naar num pi.
‫Het is omdat het snel is.
‫En nu is de reden waarom het snel is, omdat er achter de schermen optimalisaties zijn geschreven in C-code.
‫Het mooie van het Numpty-pakket is dat je deze C-code-optimalisaties kunt gebruiken met pure
‫python.
‫Dat betekent dat je C niet hoeft te kennen om num pi te kunnen gebruiken en Python is een beetje makkelijker te schrijven dan pure C,
‫dus dat is het voordeel van het gebruik van num pi.
‫Nu krijgt het deze optimalisaties in snelheid via een proces dat slachtofferschap wordt genoemd via een term die num
‫pi gebruikt genaamd broadcasting, wat in wezen gewoon het schrijven van loops vermijdt wanneer je berekeningen schrijft, want als je
‫loops schrijft om berekeningen te maken, zoals in Python om bereken over een lijst die eventuele
‫vertragingen kan veroorzaken, als je minder te zeggen hebt over miljoenen verschillende getallen, wat
‫gebruikelijk wordt als we werken aan machine learning-projecten.
‫En zoals we eerder vermeldden, is NUM Pi de ruggengraat van andere wetenschappelijke pakketten van Python.
‫Nu vormt PI eigenlijk de basis van het PANDAS-pakket.
‫Dus wat gaan we in deze sectie behandelen?
‫Natuurlijk zullen we ons altijd concentreren op de handigste functies, die je
‫meteen kunt gebruiken.
‫We zullen verschillende numpad-gegevenstypen en attributen van die gegevenstypen bekijken.
‫De belangrijkste is een eindarray, maar daar zullen we in een andere video naar kijken.
‫We zullen kijken hoe je een race kunt maken, een race die je kunt zien als een lijst met nummers.
‫We zullen bekijken hoe u arrays en matrices kunt bekijken.
‫Nu, een matrix of een matrix.
‫C, je kunt je voorstellen dat een combinatie van verschillende arrays dan zal kijken hoe je arrays kunt manipuleren en
‫vergelijken, en dan eindigen met het sorteren van arrays, dat is het sorteren van verschillende lijsten met getallen en dan
‫enkele praktische use-cases van waar arrays worden gebruikt of waar num pi kan worden gebruikt om gegevens om te zetten in lijsten
‫met getallen.
‫Dus waar kun je hulp krijgen als je vastloopt?
‫Welnu, de stappen die u wilt proberen en volgen, zijn om samen met de code te volgen.
‫Dus terwijl we de video doornemen, terwijl we door ons Jupiter-notitieboekje werken, door de
‫inleiding tot Numpty-lessen, wil je zo goed mogelijk volgen.
‫Als je het tempo niet kunt bijhouden of als ik te snel ga, is dat goed.
‫Stop er gerust mee.
‫Ga terug, oefen zelf iets.
‫Maar je moet oefenen met het schrijven van de code en deze zoveel mogelijk uitvoeren.
‫Dus die stap om het zelf te proberen, probeer de code uit te voeren.
‫Onthoud het gezegde, voer bij twijfel de code uit.
‫Als je vastloopt bij een bepaalde functie of een bepaald ding dat we hebben behandeld, kun je hier proberen
‫naar te zoeken.
‫U zult waarschijnlijk een stack-overflow of de officiële numpty-documentatie tegenkomen.
‫Daarna, als je er eenmaal naar hebt gezocht, als je iets vindt op stack overflow of zonder documentatie, is
‫het belangrijk om het opnieuw te blijven proberen.
‫Voer de code in die u in het dupatta-notitieboekje vindt, oefen het uitvoeren ervan, voer bij twijfel de code uit.
‫En tot slot, als je nog steeds vastzit, vergeet dan niet dat je altijd om hulp kunt vragen.
‫Er bestaat niet zoiets als een domme vraag, want als je een vraag hebt, is de kans groot
‫dat iemand anders dezelfde vraag heeft die je kunt stellen op stackoverflow of in een andere bron die je kunt vinden.
‫Oke.
‫Dat gezegd hebbende, dat is een introductie van numpty.
‫Het is de basis.
‫Het vormt de ruggengraat van andere datawetenschaps- en wetenschappelijke pakketten.
‫Maar laten we in code gaan.
‫Laten we eens kijken waar het allemaal om draait.