‫Bem vindo de volta.
‫Nesta seção, veremos o numpty e agora estou muito animado com esta seção porque o Numpty Pie é
‫basicamente a espinha dorsal de toda ciência de dados, aprendizado de máquina e computação numérica em
‫Python.
‫E é isso que o Numpties representa.
‫Significa python numérica e o que não é torta.
‫Bem, em todo o aprendizado de máquina, não importa com que tipo de dados você está trabalhando agora, este pode ser um
‫quadro de dados como vimos na seção anterior sobre o do Pender.
‫NUM Pie vai formar a base para transformar seus dados em uma série de números.
‫E então o que um algoritmo de aprendizado de máquina fará é descobrir os padrões desses números.
‫Portanto, se voltarmos à nossa estrutura de modelagem de aprendizado de máquina, veremos que a primeira etapa é a definição do problema.
‫A segunda etapa consiste em recursos de avaliação de dados, modelagem e experimentos.
‫E se dermos uma olhada em quais ferramentas podemos usar nesta seção, não vamos nos concentrar em nada alto.
‫Não.
‫Ele entra na seção de análise de dados.
‫No entanto, como você verá no futuro e o que acabamos de mencionar antes,
‫o aprendizado de máquina, embora seja referido como modelagem, é essencialmente pegar dados, transformando-os em números.
‫E, neste caso, com numpty, geralmente a forma de uma matriz numpty, que terá muita experiência
‫após esta seção e, em seguida, encontrar padrões nesses números.
‫Assim, em quase todo o pipeline, o numpty entrará em ação.
‫Agora, por que nenhum alto ou a principal razão de usarmos numpty em vez de python puro, quero dizer, você pode
‫fazer cálculos numéricos em Python, mas normalmente se quisermos fazer cálculos numéricos em grande escala, nos
‫referimos a num pi.
‫É porque é rápido.
‫E agora é rápido porque nos bastidores há otimizações escritas em código C.
‫A beleza do pacote Numpty é que você pode usar essas otimizações de código C usando Python
‫puro.
‫Isso significa que você não precisa saber C para poder usar num pi e Python é um pouco mais fácil de escrever do que C
‫puro, então essa é a vantagem de usar num pi.
‫Agora ele obtém essas otimizações em velocidade por meio de um processo chamado vitimização por meio de um termo que num
‫pi usa chamado broadcasting, que basicamente evita escrever loops quando você está escrevendo cálculos, porque se você está escrevendo loops para
‫fazer cálculos como em Python para calcule sobre uma lista que pode formar alguma lentidão eventual, se você
‫tiver menos voz de milhões de números diferentes, o que se torna uma prática comum
‫quando estamos trabalhando em projetos de aprendizado de máquina.
‫E, como mencionamos antes, NUM Pi é a espinha dorsal de outros pacotes científicos Python.
‫Agora, o PI realmente forma a base do pacote PANDAS.
‫Então, o que vamos cobrir nesta seção?
‫Bem, é claro, estaremos sempre focados nas funções mais úteis, aquelas que você pode
‫começar a usar imediatamente.
‫Veremos diferentes tipos de dados do teclado numérico e atributos desses tipos de dados.
‫Agora, o principal é um array final, mas veremos isso em outro vídeo.
‫Veremos como criar uma corrida, uma corrida que você pode imaginar como uma lista de números.
‫Veremos como visualizar arrays e matrizes.
‫Agora, uma matriz ou uma matriz.
‫C, você pode imaginar que uma combinação de diferentes arrays verá como manipular e comparar arrays e terminará com
‫a classificação de arrays, que consiste em separar diferentes listas de números e, em seguida, alguns casos
‫de uso prático de onde os arrays são usados ou onde num pi pode ser usado para transformar dados em listas
‫de números.
‫Então, onde você pode obter ajuda se ficar preso?
‫Bem, as etapas que você deseja tentar e seguir são seguir o código.
‫Então, enquanto examinamos o vídeo, enquanto trabalhamos em nosso caderno de Júpiter, através da introdução às
‫aulas do Numpty, você deseja acompanhar da melhor maneira possível.
‫Agora, se você não consegue acompanhar o ritmo ou se eu estou indo rápido demais, tudo bem.
‫Sinta-se à vontade para parar.
‫Volte, pratique algo por conta própria.
‫Mas você deve praticar escrever o código e executá-lo tanto quanto possível.
‫Então, essa etapa para tentar por si mesmo, tente executar o código.
‫Lembre-se do ditado, em caso de dúvida, execute o código.
‫Se você ficar preso em uma determinada função ou algo que abordamos, você pode tentar
‫pesquisá-la aqui.
‫Você provavelmente se deparará com um estouro de pilha ou com a documentação oficial numpty.
‫Depois disso, uma vez que você tenha pesquisado por ele, se você encontrar algo no estouro de pilha ou
‫sem documentação, o importante é continuar tentando novamente.
‫Digite o código que você encontra no bloco de notas dupatta, pratique sua execução, em caso de dúvida, execute o código.
‫E, finalmente, se você ainda estiver travado, não se esqueça de que sempre pode pedir ajuda.
‫Não existem perguntas estúpidas porque, se você tiver uma pergunta, é provável que outra pessoa
‫tenha a mesma pergunta que você pode fazer no estouro de pilha ou em qualquer outro recurso que encontrar.
‫Tudo bem.
‫Com isso dito, é uma introdução ao numpty.
‫É a base.
‫É a espinha dorsal de outros pacotes científicos e de ciência de dados.
‫Mas vamos entrar no código.
‫Vamos ver do que se trata.