‫Chào mừng trở lại.
‫Trong phần này, chúng ta sẽ xem xét Num Pi.
‫Và bây giờ tôi rất hào hứng với phần này vì Numb Pie về cơ bản là xương sống của tất cả khoa học dữ
‫liệu, học máy và tính toán số trong Python.
‫Và đó thực sự là những gì NumPy viết tắt.
‫Nó là viết tắt của python số.
‫Và NumPy là gì?
‫Chà, trong tất cả học máy, bất kể bạn đang làm việc với loại dữ liệu nào, đây có thể là một khung
‫dữ liệu như chúng ta đã thấy trong phần trước về gấu trúc.
‫NumPy sẽ hình thành nền tảng biến dữ liệu của bạn thành một chuỗi số.
‫Và sau đó những gì một thuật toán học máy sẽ làm là tìm ra các mẫu trong những con số đó.
‫Vì vậy, nếu chúng ta quay lại khung mô hình học máy của mình, chúng ta đã có bước một là định nghĩa vấn đề.
‫Bước hai là tính năng đánh giá dữ liệu, mô hình hóa và thử nghiệm.
‫Và sau đó nếu chúng ta xem xét những công cụ nào chúng ta có thể sử dụng trong phần này, chúng ta sẽ tập trung vào NumPy.
‫Tuy nhiên, NumPy đi vào phần phân tích dữ liệu, như bạn sẽ thấy trong tương lai.
‫Và những gì chúng tôi vừa đề cập trước đây là học máy, mặc dù nó được gọi là mô hình
‫hóa, về cơ bản là lấy dữ liệu, biến nó thành số.
‫Và trong trường hợp này với NumPy, thường là dạng mảng numpy sẽ có nhiều kinh nghiệm sau
‫phần này và sau đó tìm các mẫu trong các số đó.
‫Vì vậy, gần như trên toàn bộ hệ thống này, numpy sẽ phát huy tác dụng.
‫Bây giờ tại sao lại là num pi?
‫Hay lý do chính mà chúng ta sử dụng numpy thay vì mỡ trăn nguyên chất.
‫Ý tôi là, bạn có thể thực hiện các phép tính số trong python, nhưng thông thường nếu chúng ta muốn thực hiện các
‫phép tính số quy mô lớn, chúng ta tham khảo num pi.
‫Đó là vì nó nhanh.
‫Và bây giờ lý do tại sao nó nhanh là vì đằng sau hậu trường có những tối ưu hóa được viết bằng mã C.
‫Điều tuyệt vời về gói numpy là bạn có thể sử dụng các tối ưu hóa mã C này bằng cách sử dụng python
‫thuần túy.
‫Điều đó có nghĩa là bạn không cần phải biết C để có thể sử dụng numpy và python dễ viết hơn một chút so với C
‫thuần túy.
‫Vì vậy, đó là lợi thế của việc sử dụng NumPy.
‫Giờ đây, nó có được những tối ưu hóa này về tốc độ thông qua một quá trình được gọi là vector ization thông qua một thuật
‫ngữ mà numpy sử dụng được gọi là phát sóng, về cơ bản chỉ là tránh ghi các vòng lặp khi bạn đang viết các phép tính.
‫Bởi vì nếu bạn đang viết các vòng lặp để thực hiện các phép tính, chẳng hạn như trong Python để tính toán trên một danh sách có thể
‫tạo ra một số lỗi cuối cùng, nếu bạn có một danh sách, chẳng hạn như hàng triệu con số khác
‫nhau, điều này trở thành thông lệ khi chúng ta làm việc trên các dự án máy học.
‫Và như chúng tôi đã đề cập trước đây, NumPy là xương sống của các gói khoa học Python khác.
‫Bây giờ, PI thực sự tạo thành cơ sở của gói PANDAS.
‫Vì vậy, những gì chúng ta sẽ đề cập trong phần này?
‫Tất nhiên, chúng tôi sẽ luôn tập trung vào các chức năng hữu ích nhất, những chức năng mà bạn có thể
‫bắt đầu sử dụng ngay lập tức.
‫Chúng ta sẽ xem xét các loại dữ liệu thô khác nhau và các thuộc tính của các loại dữ liệu đó.
‫Bây giờ, mảng chính là mảng NDI, nhưng chúng ta sẽ xem xét vấn đề đó trong một video khác.
‫Chúng ta sẽ xem xét cách tăng lương, một cuộc đua mà bạn có thể coi như một danh sách các con số.
‫Bây giờ chúng ta sẽ xem xét cách xem mảng và ma trận, một ma trận hay một ma trận.
‫Bạn có thể hình dung như sự kết hợp của nhiều mảng khác nhau.
‫Sau đó, chúng ta sẽ xem xét cách thao tác và so sánh các mảng.
‫Sau đó, chúng ta sẽ kết thúc với việc sắp xếp các mảng, tức là sắp xếp các danh sách các số khác
‫nhau và sau đó là một số trường hợp sử dụng thực tế về nơi các mảng được sử dụng hoặc nơi có thể sử dụng numpy để biến dữ liệu thành danh
‫sách các số.
‫Xin lỗi.
‫Bạn có thể nhận được sự giúp đỡ ở đâu nếu bạn gặp khó khăn?
‫Vâng, các bước bạn muốn thử và làm theo là làm theo mã.
‫Vì vậy, khi chúng tôi xem qua video, khi chúng tôi đang làm việc thông qua Máy tính xách tay Jupyter của chúng tôi, thông qua
‫phần giới thiệu về các bài học NumPy, bạn muốn theo dõi tốt nhất có thể.
‫Bây giờ, nếu bạn không thể giữ được tốc độ hoặc nếu tôi đi quá nhanh, thì không sao cả.
‫Hãy dừng nó lại.
‫Quay trở lại, thực hành một cái gì đó của riêng bạn.
‫Nhưng bạn nên thực hành viết mã và chạy nó càng nhiều càng tốt.
‫Vì vậy, đó là bước hai.
‫Hãy thử nó cho chính mình.
‫Cố gắng chạy mã.
‫Hãy nhớ câu nói Nếu nghi ngờ, hãy chạy mã.
‫Nếu bạn gặp khó khăn về một chức năng nhất định hoặc một thứ nào đó mà chúng tôi đã đề cập, bạn có thể thử
‫tìm kiếm nó tại đây.
‫Có thể bạn sẽ bắt gặp StackOverflow hoặc tài liệu chính thức về numpy.
‫Sau đó, khi bạn đã tìm kiếm nó, nếu bạn tìm thấy thứ gì đó trên
‫StackOverflow hoặc tài liệu numpy, điều quan trọng là tiếp tục thử lại mã mà bạn tìm thấy trong
‫Jupyter Notebook.
‫Thực hành chạy nó.
‫Nếu nghi ngờ, hãy chạy mã.
‫Và cuối cùng, nếu bạn vẫn gặp khó khăn, đừng quên bạn luôn có thể yêu cầu sự giúp đỡ.
‫Không có cái gọi là một câu hỏi ngu ngốc vì nếu bạn có câu hỏi, rất có thể ai đó
‫cũng có cùng câu hỏi mà bạn có thể hỏi trên StackOverflow hoặc trong bất kỳ tài nguyên nào khác mà bạn có thể tìm thấy.
‫Được rồi.
‫Với điều đó đang được nói, đó là phần giới thiệu của numpy.
‫Đó là nền tảng.
‫Nó là xương sống của các gói khoa học và khoa học dữ liệu khác.
‫Nhưng hãy vào và viết mã.
‫Hãy xem tất cả về những gì.