‫Content de te revoir.
‫Dans cette section, nous allons examiner numpty, et maintenant je suis très enthousiasmé par cette section car Numpty Pie
‫est fondamentalement l'épine dorsale de toute la science des données, de l'apprentissage automatique et de l'informatique numérique en
‫Python.
‫Et c'est en fait ce que Numpties représente.
‫Il signifie python numérique et ce qui n'est pas une tarte.
‫Eh bien, dans tout l'apprentissage automatique, quel que soit le type de données avec lesquelles vous travaillez actuellement, cela pourrait être un bloc
‫de données comme nous l'avons vu dans la section précédente sur Pender.
‫NUM Pie va former la base de la transformation de vos données en une série de nombres.
‫Et ensuite, ce qu'un algorithme d'apprentissage automatique fera, c'est de déterminer les modèles de ces nombres.
‫Donc, si nous nous référons à notre cadre de modélisation d'apprentissage automatique, nous avons la première étape est la définition du problème.
‫La deuxième étape concerne les fonctionnalités d'évaluation des données, la modélisation et les expériences.
‫Et si nous examinons les outils que nous pouvons utiliser dans cette section, nous allons nous concentrer sur aucun haut.
‫Non.
‫Il entre dans la section d'analyse des données.
‫Cependant, comme vous le verrez à l'avenir et ce que nous venons de mentionner, c'est que
‫l'apprentissage automatique, bien qu'il soit appelé modélisation, consiste essentiellement à prendre des données pour les transformer en nombres.
‫Et dans ce cas avec numpty, généralement sous la forme d'un tableau numpty, qui aura beaucoup
‫d'expérience après cette section, puis trouvera des modèles dans ces nombres.
‫Donc, presque dans tout ce pipeline, numpty entrera en jeu.
‫Maintenant, pourquoi pas de haut ou la raison principale pour laquelle nous utilisons numpty au lieu de python pur, je veux dire, vous pouvez
‫faire des calculs numériques en Python, mais généralement si nous voulons faire des calculs numériques à grande échelle, nous
‫nous référons à num pi.
‫C'est parce que c'est rapide.
‫Et maintenant, la raison pour laquelle c'est rapide est que dans les coulisses il y a des optimisations écrites en C-code.
‫La belle chose à propos du package Numpty est que vous pouvez utiliser ces optimisations de code C en utilisant du python
‫pur.
‫Cela signifie que vous n'avez pas besoin de connaître le C pour pouvoir utiliser num pi et Python est un peu plus facile à écrire
‫que le C pur, c'est donc l'avantage d'utiliser num pi.
‫Maintenant, il obtient ces optimisations en vitesse grâce à un processus appelé victimisation via un terme que num pi utilise appelé
‫diffusion, qui évite essentiellement d'écrire des boucles lorsque vous écrivez des calculs, car si vous écrivez des boucles pour effectuer des calculs
‫comme en Python pour calculez sur une liste qui peut entraîner un ralentissement éventuel, si vous avez moins
‫votre mot à dire sur des millions de nombres différents, ce qui devient une pratique
‫courante lorsque nous travaillons sur des projets d'apprentissage automatique.
‫Et comme nous l'avons mentionné précédemment, NUM Pi est l'épine dorsale d'autres packages scientifiques Python.
‫Désormais, PI constitue en fait la base du package PANDAS.
‫Alors, qu'allons-nous couvrir dans cette section?
‫Eh bien, bien sûr, nous allons toujours nous concentrer sur les fonctions les plus utiles, celles que vous
‫pouvez commencer à utiliser immédiatement.
‫Nous examinerons les différents types de données du pavé numérique et les attributs de ces types de données.
‫Maintenant, le principal est un tableau d'extrémité, mais nous verrons cela dans une autre vidéo.
‫Nous verrons comment créer une course, une course que vous pouvez considérer comme une liste de numéros.
‫Nous verrons comment afficher les tableaux et les matrices.
‫Maintenant, une matrice ou une matrice.
‫C, vous pouvez imaginer qu'une combinaison de différents tableaux examinera ensuite comment manipuler et comparer des tableaux se terminera
‫par un tri des tableaux, qui consiste à trier différentes listes de nombres, puis des cas d'utilisation
‫pratiques indiquant où les tableaux sont utilisés ou où num pi peut être utilisé pour transformer des données en listes
‫de nombres.
‫Alors, où pouvez-vous obtenir de l'aide si vous êtes bloqué ?
‫Eh bien, les étapes que vous voulez essayer de suivre sont de suivre le code.
‫Alors que nous parcourons la vidéo, que nous travaillons sur notre cahier Jupiter, à travers l'introduction aux
‫leçons de Numpty, vous voulez suivre du mieux que vous pouvez.
‫Maintenant, si vous ne pouvez pas suivre le rythme ou si je vais trop vite, ce n'est pas grave.
‫N'hésitez pas à l'arrêter.
‫Revenez en arrière, pratiquez quelque chose par vous-même.
‫Mais vous devriez vous entraîner à écrire le code et à l'exécuter autant que possible.
‫Alors cette étape pour l'essayer par vous-même, essayez d'exécuter le code.
‫Rappelez-vous le dicton, en cas de doute, exécutez le code.
‫Si vous êtes bloqué sur une certaine fonction ou une certaine chose que nous avons couverte, vous pouvez essayer de
‫la rechercher ici.
‫Vous rencontrerez probablement un débordement de pile ou la documentation officielle numpty.
‫Ensuite, après cela, une fois que vous l'avez recherché, si vous trouvez quelque chose sur le débordement de la pile ou
‫l'absence de documentation, l'important est de continuer à essayer.
‫Entrez le code que vous trouvez dans le bloc-notes dupatta, entraînez-vous à l'exécuter, en cas de doute, exécutez le code.
‫Et puis enfin, si vous êtes toujours bloqué, n'oubliez pas que vous pouvez toujours demander de l'aide.
‫Il n'y a pas de question stupide car si vous avez une question, il est probable que quelqu'un d'autre
‫ait la même question que vous pouvez poser sur le débordement de la pile ou dans toute autre ressource que vous pouvez trouver.
‫D'accord.
‫Cela étant dit, c'est une introduction de numpty.
‫C'est la fondation.
‫C'est l'épine dorsale d'autres logiciels de science des données et scientifiques.
‫Mais entrons dans le code.
‫Voyons de quoi il s'agit.