‫欢迎回来｡
‫在本节中, 我们将了解Num Pi｡
‫现在我对这一部分感到非常兴奋, 因为Numb Pie基本上是Python中所有数据科学､
‫机器学习和数值计算的主干｡
‫这就是NumPy的意思｡
‫它代表数值Python｡
‫什么是NumPy？
‫在所有的机器学习中, 不管你现在使用的是什么样的数据, 这都可能是一个数据框架,
‫就像我们在上一节关于熊猫的部分中看到的那样｡
‫NumPy是将数据转换为一系列数字的基础｡
‫然后机器学习算法将做的是计算出这些数字中的模式｡
‫所以如果我们回到我们的机器学习建模框架, 我们已经有了第一步, 即问题定义｡
‫第二步是数据评价特征､ 建模和实验｡
‫如果我们看看在这一节我们可以使用什么工具, 我们将重点关注NumPy｡
‫NumPy进入了数据分析部分, 但是, 您将在以后看到｡
‫我们之前提到的是机器学习, 虽然它被称为建模, 但本质上是获取数据,
‫将其转化为数字｡
‫在这个例子中, NumPy, 通常是numpy数组的形式, 在这一节之后,
‫我们会有很多经验, 然后在这些数字中找到模式｡
‫所以几乎在整个管道中, numpy都会发挥作用｡
‫为什么是numpi？
‫或者我们使用numpy而不是python的主要原因｡
‫我的意思是, 你可以在python中进行数值计算, 但通常如果我们想进行大规模的数值计算, 我们会引用num
‫pi｡
‫因为它快｡
‫它之所以快, 是因为在后台有用C代码编写的优化｡
‫numpy包的美妙之处在于, 您可以使用纯python来使用这些C代码优化｡
‫这意味着你不需要知道C就可以使用numpy, python比纯C更容易编写｡
‫这就是使用NumPy的好处｡
‫现在它通过一个叫做矢量化的过程来优化速度, 这个过程叫做广播,
‫本质上就是在你写计算的时候避免写循环｡
‫因为如果你在编写循环来进行计算, 比如用Python来计算一个列表, 这可能会导致一些最终的减速,
‫如果你有一个列表, 比如说, 有数百万个不同的数字,
‫这在我们从事机器学习项目时成为了常见的做法｡
‫正如我们之前提到的, NumPy是其他Python科学包的主干｡
‫现在, PI实际上构成了PANDAS软件包的基础｡
‫那么, 我们在这一节中将讨论哪些内容？
‫当然, 我们会一直关注最有用的函数, 即您可以立即开始使用的函数｡
‫我们将看一下不同的numpy数据类型和这些数据类型的属性｡
‫现在, 主要的一个是NDI阵列, 我们将在另一个视频中了解｡
‫我们来看看如何加注, 你可以把这场比赛想象成一串数字｡
‫现在我们来看看如何查看数组和矩阵, 一个矩阵还是一个矩阵｡
‫您可以将其想象为不同数组的组合｡
‫然后, 我们将了解如何操作和比较数组｡
‫最后, 我们将对数组进行排序,
‫也就是对不同的数字列表进行排序, 然后是一些实际的用例, 比如数组在哪里使用, 或者numpy在哪里可以用来将数据转换为数字列表｡
‫对不起, 我不知道
‫如果你被卡住了, 你可以在哪里得到帮助？
‫好吧, 你要尝试和遵循的步骤是遵循代码｡
‫所以当我们在看视频的时候, 当我们在看Jupyter笔记本的时候, 通过NumPy课程的介绍,
‫你想尽你所能沿着看｡
‫现在, 如果你跟不上或者我走得太快, 没关系｡
‫你可以阻止它｡
‫回去, 自己练习一下｡
‫但是您应该尽可能多地练习编写和运行代码｡
‫这是第二步｡
‫你自己试试看｡
‫尝试运行代码｡
‫记住这句话如果有疑问, 运行代码｡
‫如果您在我们介绍的某个功能或某个内容上遇到了困难, 您可以尝试在此处搜索｡
‫您可能会遇到StackOverflow或官方的numpy文档｡
‫然后, 一旦你搜索了它,
‫如果你在StackOverflow或numpy文档中找到了一些东西, 重要的是继续尝试你在Jupyter Notebook中找到的代码｡
‫练习跑步｡
‫如果有疑问, 请运行代码｡
‫最后, 如果你仍然陷入困境, 别忘了你可以随时寻求帮助｡
‫没有愚蠢的问题,
‫因为如果你有一个问题, 很可能其他人也有同样的问题, 你可以在StackOverflow或任何其他资源中找到｡
‫好吧, 我会的
‫话虽如此, 这是一个介绍numpy｡
‫这是基础｡
‫它是其他数据科学和科学包的支柱｡
‫但我们还是进去编码吧｡
‫让我们看看这是怎么回事｡