‫Ben tornato.
‫In questa sezione, esamineremo numpty, e ora sono molto entusiasta di questa sezione perché Numpty Pie è fondamentalmente
‫la spina dorsale di tutta la scienza dei dati, l'apprendimento automatico e il calcolo numerico in
‫Python.
‫Ed è proprio questo che rappresenta Numpties.
‫Sta per pitone numerico e cosa non è una torta.
‫Bene, in tutto l'apprendimento automatico, indipendentemente dal tipo di dati con cui stai lavorando ora, questo potrebbe essere un frame
‫di dati come abbiamo visto nella sezione precedente su Pender.
‫NUM Pie sta per costituire la base per trasformare i tuoi dati in una serie di numeri.
‫E poi ciò che farà un algoritmo di apprendimento automatico è elaborare i modelli in quei numeri.
‫Quindi, se facciamo riferimento al nostro framework di modellazione dell'apprendimento automatico, il primo passo è la definizione del problema.
‫Il secondo passaggio riguarda le funzionalità di valutazione dei dati, la modellazione e gli esperimenti.
‫E se diamo un'occhiata a quali strumenti possiamo usare in questa sezione, non ci concentreremo su nessun high.
‫No.
‫Entra nella sezione di analisi dei dati.
‫Tuttavia, come vedrai in futuro e ciò a cui abbiamo appena fatto riferimento prima
‫è che l'apprendimento automatico, sebbene sia indicato come modellazione, sta essenzialmente prendendo dati, trasformandoli in numeri.
‫E in questo caso con numpty, di solito la forma di una matrice numpty, che avrà molta
‫esperienza dopo questa sezione e poi troverà schemi in quei numeri.
‫Quindi, quasi attraverso l'intera pipeline, entrerà in gioco Numpty.
‫Ora, perché no high o il motivo principale per cui usiamo numpty invece di puro python, voglio dire, puoi fare
‫calcoli numerici in Python, ma di solito se vogliamo fare calcoli numerici su larga scala, ci
‫riferiamo a num pi.
‫È perché è veloce.
‫E ora il motivo per cui è veloce è perché dietro le quinte ci sono ottimizzazioni scritte in codice C.
‫La cosa bella del pacchetto Numpty è che puoi usare queste ottimizzazioni del codice C usando puro
‫Python.
‫Ciò significa che non devi conoscere C per essere in grado di usare num pi e Python è un po' più facile da scrivere rispetto al
‫C puro, quindi questo è il vantaggio di usare num pi.
‫Ora ottiene queste ottimizzazioni in velocità attraverso un processo chiamato vittimizzazione tramite un termine che num pi usa chiamato
‫broadcasting, che essenzialmente evita solo di scrivere cicli quando scrivi calcoli, perché se stai scrivendo cicli per fare calcoli
‫come in Python per calcolare su una lista che può formare degli eventuali rallentamenti, se si
‫ha meno voce in capitolo di milioni di numeri diversi, che diventa pratica comune
‫quando si lavora su progetti di machine learning.
‫E come abbiamo detto prima, NUM Pi è la spina dorsale di altri pacchetti scientifici Python.
‫Ora, PI costituisce effettivamente la base del pacchetto PANDAS.
‫Quindi cosa tratteremo in questa sezione?
‫Beh, certo, ci concentreremo sempre sulle funzioni più utili, quelle che puoi
‫iniziare a usare subito.
‫Daremo un'occhiata ai diversi tipi di dati del tastierino numerico e agli attributi di quei tipi di dati.
‫Ora, quello principale è un array finale, ma lo vedremo in un altro video.
‫Vedremo come creare una gara, una gara che puoi pensare come una lista di numeri.
‫Vedremo come visualizzare array e matrici.
‫Ora, una matrice o una matrice.
‫C, puoi immaginare come una combinazione di diversi array esaminerà quindi come manipolare e confrontare gli array finirà
‫quindi con l'ordinamento degli array, che sta ordinando diversi elenchi di numeri e quindi alcuni casi d'uso
‫pratici di dove vengono utilizzati gli array o dove num pi può essere utilizzato per trasformare i dati in elenchi
‫di numeri.
‫Allora, dove puoi ottenere aiuto se rimani bloccato?
‫Bene, i passaggi che vuoi provare a seguire sono seguire il codice.
‫Quindi, mentre esaminiamo il video, mentre lavoriamo con il nostro taccuino di Giove, attraverso l'introduzione alle
‫lezioni di Numpty, vuoi seguire nel miglior modo possibile.
‫Ora, se non riesci a tenere il passo o se vado troppo veloce, va bene.
‫Sentiti libero di fermarlo.
‫Torna indietro, pratica qualcosa da solo.
‫Ma dovresti esercitarti a scrivere il codice ed eseguirlo il più possibile.
‫Quindi questo passaggio per provarlo da solo, prova a eseguire il codice.
‫Ricorda il detto, in caso di dubbio, esegui il codice.
‫Se rimani bloccato su una determinata funzione o su una certa cosa che abbiamo trattato, puoi provare
‫a cercarla qui.
‫Probabilmente ti imbatterai in un overflow dello stack o nella documentazione numpty ufficiale.
‫Quindi, dopo averlo cercato, se trovi qualcosa sull'overflow dello stack o sulla mancanza di
‫documentazione, l'importante è continuare a riprovare.
‫Inserisci il codice che trovi nel taccuino dupatta, esercitati a eseguirlo, in caso di dubbio, esegui il codice.
‫E infine, se sei ancora bloccato, non dimenticare che puoi sempre chiedere aiuto.
‫Non esiste una domanda stupida perché se hai una domanda, è probabile che qualcun altro
‫abbia la stessa domanda che puoi porre sull'overflow dello stack o in qualsiasi altra risorsa che puoi trovare.
‫Tutto bene.
‫Detto questo, questa è un'introduzione di numpty.
‫È il fondamento.
‫È la spina dorsale di altri pacchetti scientifici e di data science.
‫Ma entriamo nel codice.
‫Vediamo di cosa si tratta.