‫ยินดีต้อนรับกลับ.
‫ในส่วนนี้เราจะพาไปดูน้ำปิ
‫และตอนนี้ฉันรู้สึกตื่นเต้นมากเกี่ยวกับส่วนนี้เพราะ Numb Pie เป็นกระดูกสันหลังของวิทยาศาสตร์ข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง
‫และการคำนวณเชิงตัวเลขใน Python
‫และนั่นคือสิ่งที่ NumPy ย่อมาจาก
‫มันย่อมาจากหลามตัวเลข
‫แล้ว NumPy คืออะไร?
‫ในแมชชีนเลิร์นนิงทั้งหมด ไม่ว่าคุณจะกำลังทำงานกับข้อมูลประเภทใดอยู่ก็ตาม นี่อาจเป็นกรอบข้อมูลอย่างที่เราเห็นในส่วนก่อนหน้าของแพนด้า
‫NumPy จะสร้างรากฐานของการเปลี่ยนข้อมูลของคุณให้เป็นชุดตัวเลข
‫แล้วสิ่งที่อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงจะทำก็คือหารูปแบบในตัวเลขเหล่านั้น
‫ดังนั้นหากเราย้อนกลับไปที่เฟรมเวิร์กการสร้างแบบจำลองแมชชีนเลิร์นนิง เรามีขั้นตอนที่หนึ่งเป็นการกำหนดปัญหา
‫ขั้นตอนที่สองคือคุณลักษณะการประเมินข้อมูล การสร้างแบบจำลอง และการทดลอง
‫แล้วถ้าเราดูว่าเครื่องมือใดที่เราสามารถใช้ได้ในส่วนนี้ เราจะเน้นที่ NumPy
‫NumPy มาในส่วนของการวิเคราะห์ข้อมูล ดังที่คุณเห็นในอนาคต
‫และสิ่งที่เราเพิ่งอ้างอิงไปก่อนหน้านี้คือแมชชีนเลิร์นนิงนั้น แม้ว่าจะเรียกว่าการสร้างแบบจำลอง
‫แต่โดยพื้นฐานแล้ว การนำข้อมูลมาแปลงเป็นตัวเลข
‫และในกรณีนี้กับ NumPy ซึ่งมักจะเป็นรูปแบบของอาร์เรย์ numpy ซึ่งจะมีประสบการณ์มากมายหลังจากส่วนนี้
‫แล้วจึงค้นหารูปแบบในตัวเลขเหล่านั้น
‫ดังนั้นเกือบทั่วทั้งไปป์ไลน์นี้ numpy จะเข้ามาเล่น
‫ตอนนี้ทำไม num pi?
‫หรือสาเหตุหลักที่เราใช้ numpy แทน pure python
‫ฉันหมายความว่า คุณสามารถคำนวณเชิงตัวเลขใน python ได้ แต่โดยปกติถ้าเราต้องการทำการคำนวณเชิงตัวเลขขนาดใหญ่
‫เราจะอ้างถึง num pi
‫เป็นเพราะมันเร็ว
‫และตอนนี้เหตุผลที่มันเร็วก็เพราะว่าเบื้องหลังมีการเพิ่มประสิทธิภาพที่เขียนด้วยโค้ด C
‫สิ่งที่สวยงามเกี่ยวกับแพ็คเกจ numpy คือคุณสามารถใช้การเพิ่มประสิทธิภาพโค้ด C เหล่านี้โดยใช้ pure
‫python
‫นั่นหมายความว่าคุณไม่จำเป็นต้องรู้ C เพื่อให้สามารถใช้ numpy และ python นั้นเขียนได้ง่ายกว่า C บริสุทธิ์เล็กน้อย
‫นั่นคือข้อดีของการใช้ NumPy
‫ตอนนี้ได้รับการปรับให้เหมาะสมด้วยความเร็วผ่านกระบวนการที่เรียกว่า vector ization ผ่านคำศัพท์จำนวนมากที่เรียกว่าการออกอากาศ
‫ซึ่งโดยพื้นฐานแล้วเพียงแค่หลีกเลี่ยงการเขียนลูปเมื่อคุณเขียนการคำนวณ
‫เพราะถ้าคุณกำลังเขียนลูปเพื่อทำการคำนวณ เช่น ใน Python เพื่อคำนวณผ่านรายการที่สามารถทำให้ช้าลงได้ในที่สุด
‫หากคุณมีรายการ เช่น ของตัวเลขต่างๆ นับล้าน ซึ่งกลายเป็นเรื่องธรรมดาเมื่อเรา
‫ทำงานในโครงการการเรียนรู้ของเครื่อง
‫และอย่างที่เราได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ NumPy เป็นแกนหลักของแพ็คเกจทางวิทยาศาสตร์อื่นๆ ของ Python
‫ตอนนี้ PI เป็นพื้นฐานของแพ็คเกจ PANDAS
‫แล้วเราจะกล่าวถึงอะไรในส่วนนี้?
‫แน่นอนว่าเราจะเน้นไปที่ฟังก์ชันที่มีประโยชน์ที่สุดเสมอ ซึ่งคุณสามารถเริ่มใช้งานได้ทันที
‫เราจะมาดูประเภทข้อมูลและแอตทริบิวต์ของ numpy ที่แตกต่างกันของประเภทข้อมูลเหล่านั้น
‫ตัวหลักคืออาร์เรย์ NDI แต่เราจะมาดูในวิดีโออื่นกัน
‫เราจะมาดูวิธีสร้างการเพิ่ม การแข่งขันที่คุณคิดได้ว่าเป็นรายการตัวเลข
‫เราจะมาดูวิธีการดูอาร์เรย์และเมทริกซ์ในตอนนี้ เมทริกซ์หรือเมทริกซ์
‫คุณสามารถจินตนาการว่าเป็นการรวมกันของอาร์เรย์ต่างๆ
‫เราจะมาดูวิธีจัดการและเปรียบเทียบอาร์เรย์กัน
‫จากนั้นเราจะจบด้วยการเรียงลำดับอาร์เรย์ ซึ่งก็คือการเรียงลำดับรายการตัวเลขต่างๆ
‫และจากนั้นกรณีการใช้งานจริงบางกรณีที่ใช้อาร์เรย์หรือตำแหน่งที่สามารถใช้ numpy เพื่อเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นรายการตัวเลขได้
‫เสียใจ.
‫คุณสามารถขอความช่วยเหลือได้ที่ไหนหากติดขัด?
‫ขั้นตอนที่คุณต้องการลองทำตามคือทำตามพร้อมกับโค้ด
‫ในขณะที่เรากำลังดำเนินการผ่านวิดีโอ ในขณะที่เรากำลังดำเนินการผ่าน Jupyter Notebook
‫ผ่านการแนะนำบทเรียน NumPy คุณต้องการทำตามอย่างดีที่สุด
‫ทีนี้ ถ้าคุณตามไม่ทัน หรือถ้าผมเร็วเกินไป ก็ไม่เป็นไร
‫รู้สึกอิสระที่จะหยุดมัน
‫กลับไปฝึกอะไรด้วยตัวเอง
‫แต่คุณควรฝึกเขียนโค้ดและรันโค้ดให้มากที่สุด
‫นั่นคือขั้นตอนที่สอง
‫ลองด้วยตัวคุณเอง
‫ลองรันโค้ดดู
‫จำคำพูดนี้ไว้ หากสงสัยให้รันโค้ด
‫หากคุณติดอยู่กับบางฟังก์ชันหรือบางสิ่งที่เรากล่าวถึง คุณสามารถลองค้นหาได้ที่นี่
‫คุณอาจเจอ StackOverflow หรือเอกสาร numpy อย่างเป็นทางการ
‫หลังจากนั้น เมื่อคุณค้นหามันแล้ว หากคุณพบบางสิ่งใน StackOverflow หรือเอกสารประกอบจำนวนน้อย
‫สิ่งสำคัญคือให้ลองอีกครั้งในโค้ดที่คุณพบใน Jupyter Notebook
‫ฝึกวิ่งครับ.
‫หากมีข้อสงสัยให้เรียกใช้รหัส
‫และสุดท้าย หากคุณยังติดขัดอยู่ อย่าลืมว่าคุณสามารถขอความช่วยเหลือได้เสมอ
‫ไม่มีคำถามโง่ๆ เพราะหากคุณมีคำถาม อาจมีคนอื่นถามคำถามเดียวกันกับที่คุณสามารถถามใน
‫StackOverflow หรือในแหล่งข้อมูลอื่นที่คุณสามารถหาได้
‫ไม่เป็นไร.
‫อย่างที่บอก นั่นคือการแนะนำตัวของ numpy
‫มันคือรากฐาน
‫เป็นแกนหลักของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและแพ็คเกจทางวิทยาศาสตร์อื่นๆ
‫แต่ขอเข้าและรหัส
‫เรามาดูกันว่ามันเกี่ยวกับอะไร