‫Bienvenido de nuevo.
‫En esta sección, veremos numpty, y ahora estoy muy emocionado con esta sección porque Numpty Pie es básicamente
‫la columna vertebral de toda la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la computación numérica en
‫Python.
‫Y eso es realmente lo que significa Numpties.
‫Significa python numérico y lo que no es un pastel.
‫Bueno, en todo el aprendizaje automático, no importa con qué tipo de datos esté trabajando ahora, este podría ser un
‫marco de datos como vimos en la sección anterior sobre Pender.
‫NUM Pie formará la base para convertir sus datos en una serie de números.
‫Y luego, lo que hará un algoritmo de aprendizaje automático es resolver los patrones en esos números.
‫Entonces, si volvemos a referirnos a nuestro marco de trabajo de modelado de aprendizaje automático, el primer paso es la definición del problema.
‫El segundo paso son las características, el modelado y los experimentos de evaluación de datos.
‫Y si echamos un vistazo a las herramientas que podemos utilizar en esta sección, no nos centraremos en nada.
‫No.
‫Entra en la sección de análisis de datos.
‫Sin embargo, como verá en el futuro y lo que acabamos de mencionar antes, es que
‫el aprendizaje automático, aunque se lo conoce como modelado, consiste esencialmente en tomar datos y convertirlos en números.
‫Y en este caso con numpty, generalmente la forma de una matriz numpty, que tendrá mucha experiencia
‫después de esta sección y luego encontrará patrones en esos números.
‫Entonces, casi a lo largo de toda esta tubería, entrará en juego numpty.
‫Ahora, ¿por qué no es alto o la razón principal por la que usamos numpty en lugar de python puro? Quiero decir,
‫puede hacer cálculos numéricos en Python, pero generalmente si queremos hacer cálculos numéricos a gran escala, nos
‫referimos a num pi.
‫Es porque es rápido.
‫Y ahora la razón por la que es rápido es porque detrás de escena hay optimizaciones escritas en código C.
‫Lo hermoso del paquete Numpty es que puede usar estas optimizaciones de código C usando Python
‫puro.
‫Eso significa que no tienes que saber C para poder usar num pi y Python es un poco más fácil de escribir que C puro,
‫así que esa es la ventaja de usar num pi.
‫Ahora obtiene estas optimizaciones en velocidad a través de un proceso llamado victimización a través de un término que utiliza
‫num pi llamado transmisión, que esencialmente evita escribir bucles cuando está escribiendo cálculos, porque si está escribiendo bucles para hacer
‫cálculos como en Python para calcule sobre una lista que puede formar una eventual desaceleración, si tiene
‫menos voz de millones de números diferentes, lo que se convierte en una práctica
‫común cuando estamos trabajando en proyectos de aprendizaje automático.
‫Y como mencionamos antes, NUM Pi es la columna vertebral de otros paquetes científicos de Python.
‫Ahora, PI constituye realmente la base del paquete PANDAS.
‫Entonces, ¿qué vamos a cubrir en esta sección?
‫Bueno, por supuesto, siempre nos centraremos en las funciones más útiles, las que puedes empezar
‫a utilizar de inmediato.
‫Echaremos un vistazo a los diferentes tipos de datos del teclado numérico y los atributos de esos tipos de datos.
‫Ahora, el principal es un arreglo final, pero lo veremos en otro video.
‫Veremos cómo crear una carrera, una carrera que puede considerar como una lista de números.
‫Veremos cómo ver arreglos y matrices.
‫Ahora, una matriz o una matriz.
‫C, puede imaginar que una combinación de diferentes matrices, luego verá cómo manipular y comparar matrices y luego terminará
‫con la clasificación de matrices, que es clasificar diferentes listas de números y luego algunos casos de
‫uso práctico de dónde se usan las matrices o dónde num pi se puede utilizar para convertir datos en listas
‫de números.
‫Entonces, ¿dónde puede obtener ayuda si se queda atascado?
‫Bueno, los pasos que desea intentar y seguir es seguir el código.
‫Así que mientras revisamos el video, mientras trabajamos en nuestro cuaderno de Júpiter, a través de la introducción
‫a las lecciones de Numpty, querrás seguirlo lo mejor que puedas.
‫Ahora, si no puedes seguir el ritmo o si voy demasiado rápido, está bien.
‫Siéntete libre de detenerlo.
‫Vuelve, practica algo por tu cuenta.
‫Pero debería practicar la escritura del código y ejecutarlo tanto como sea posible.
‫Entonces, ese paso para probarlo usted mismo, intente ejecutar el código.
‫Recuerde el dicho, en caso de duda, ejecute el código.
‫Si se queda atascado en una función determinada o en algo que hemos cubierto, puede
‫intentar buscarlo aquí.
‫Probablemente encontrará un desbordamiento de pila o la documentación oficial numpty.
‫Luego, una vez que lo haya buscado, si encuentra algo en el desbordamiento de la pila o sin documentación,
‫lo importante es seguir intentándolo de nuevo.
‫Ingrese el código que encuentre en el cuaderno dupatta, practique ejecutarlo, en caso de duda, ejecute el código.
‫Y finalmente, si todavía está atascado, no olvide que siempre puede pedir ayuda.
‫No existe una pregunta estúpida porque si tiene una pregunta, es probable que alguien más tenga
‫la misma pregunta que puede hacer en el desbordamiento de pila o en cualquier otro recurso que pueda encontrar.
‫Está bien.
‫Dicho esto, es una introducción de numpty.
‫Es la base.
‫Es la columna vertebral de otros paquetes científicos y de ciencia de datos.
‫Pero entremos en código.
‫Veamos de qué se trata.