‫على ما يرام.
‫حسنا حسنا.
‫لذلك في مقاطع الفيديو القليلة السابقة ، ألقينا نظرة على طرق مختلفة لإنشاء المصفوفات غير المعقدة.
‫لقد رأينا كيف يمكننا رؤيتها.
‫الآن دعنا نتعرف على الجزء الممتع.
‫لنكتشف كيف يمكننا معالجة ومقارنة المصفوفات المختلفة.
‫هذا هو المكان الذي يحدث فيه جوهر التعلم الآلي ، أليس كذلك؟
‫إنها تتلاعب بأداء العمليات الحسابية ، وإيجاد أنماط في مصفوفات من أرقام مختلفة.
‫لذلك دعونا نبدأ.
‫سنضع عنوانًا آخر لأننا نحافظ على دفاتر ملاحظاتنا لطيفة ومرتبة ، ونتلاعب بها ونقارنها.
‫هل قمت بتهجئتها بشكل صحيح؟
‫عادة ما أحصل على أخطاء مطبعية في هذه العناوين.
‫معالجة المصفوفات ومقارنتها.
‫جميلة.
‫سنضع عنوانًا فرعيًا صغيرًا هنا لأنه مثل الباندا مع numpy ، إذا كنت تستطيع التفكير في طريقة
‫للتلاعب بالأرقام ، فمن المحتمل أن تفعل ذلك.
‫إذن ، أول ما سننظر إليه هو ماتيتش ريف.
‫ها نحن ذا.
‫الترميز المحظوظ أفضل قليلاً من قدرتي على التهجئة ، لكن الحساب كلمة خيالية للمعادلات
‫الرياضية الأساسية.
‫لذلك دعونا نلقي نظرة ونبدأ بالتحقق من مجموعة A1 الخاصة بنا.
‫أنشأنا هذا في وقت سابق.
‫A1 رائع.
‫سنقوم بإنشاء واحد آخر يسمى.
‫في الواقع ، لدينا بالفعل واحدة.
‫نعم.
‫جميلة.
‫ولكن إذا أردت إعادة إنشائه ، فسنخلى عن الثلاثة.
‫فقط للتأكد من أننا نعرف كيف يبدو.
‫واحد رائع.
‫تمام.
‫لذلك سوف نلقي نظرة على أنها لطيفة وبسيطة بالإضافة إلى ذلك ، فماذا تعتقد أن
‫هذا سيفعل إذا ذهبنا إلى واحد وهو هنا لدينا زائد واحد؟
‫حسنًا ، دعنا لا نتحدث عن ذلك ، دانيال.
‫لنقم بتشغيل الكود.
‫جميلة.
‫أنا واحد زائد واحد.
‫إذن ، لدينا واحد زائد واحد يساوي اثنين ، واثنان زائد واحد يساوي ثلاثة ، وثلاثة زائد واحد يساوي أربعة.
‫ممتاز.
‫كل هذا قد جمع للتو العناصر المختلفة في نفس الموضع لكلتا المصفوفتين.
‫إذن ، الموضع صفر ، واحد زائد واحد يساوي الموضع الأول ، اثنان زائد واحد يساوي ثلاثة.
‫والموضع الثاني هو ثلاثة زائد واحد يساوي أربعة.
‫حسنا.
‫حسنًا ، دعنا نستمر.
‫دعونا نرى بعض الخيارات الإضافية.
‫مهلا ، واحد ناقص منها.
‫هل يمكنك تخمين ما سيحدث هنا؟
‫012 لذا كل ما تم القيام به هو طرح الآحاد من واحد.
‫دعونا ندفع إلى الأمام.
‫حسنًا ، لنحاول ضرب أنا واحدًا في الآحاد.
‫نعم ، حسنًا ، هذا منطقي لأن المصفوفة الخاصة بنا عبارة عن مجموعة واحدة فقط وهي عدد مرات واحدًا تلو
‫الآخر.
‫واحد في واحد يساوي واحد ، وواحد في اثنين يساوي اثنين وهكذا.
‫لنجلب مصفوفة أخرى.
‫اثنان.
‫ها نحن ذا.
‫الآن ، سيكون هذا مثيرًا للاهتمام إذا ضربنا واحدًا في اثنين.
‫ماذا سيحدث؟
‫هاه؟
‫دعونا نرى.
‫دعونا نعمل من خلال هذا.
‫لذلك لدينا واحدة.
‫هذا هو.
‫دعنا ننهض مرة أخرى حتى نتمكن من رؤية كل شيء في مكان واحد.
‫واحد.
‫واحد في واحد يساوي واحدًا ، واثنان في اثنين يساوي أربعة.
‫ثلاث ضرب 3. 3 هو 9. 9.
‫منطقي.
‫لكن ماذا عن هذا الصف الثاني هنا؟
‫همم.
‫دعنا نرى ما إذا كان بإمكاننا اكتشاف ذلك من خلال النظر إليه.
‫واحد ، أربعة ، أربعة ، اثنان في خمسة يساوي عشرة.
‫نعم.
‫ثلاث ضرب 6 5 هي 19. 5.
‫دعنا نستخدم Python لمساعدتنا في ذلك.
‫6. 5.
‫إنها 19. 5.
‫آه ، يمكننا التخلص من هذه الخلية.
‫لا نريد ذلك.
‫في الواقع ، لا تستخدم أبدًا هروبًا من شريط الأدوات X للتخلص من ذلك.
‫ما فعله هذا هو أنه أخذ رقمًا واحدًا ، وضربته هذه الأرقام الثلاثة في هذا الصف ، ووضعه
‫هنا ، ثم فعل الشيء نفسه مرة أخرى مع واحد وضربه في هذا الصف.
‫هاه.
‫ذلك مثير للاهتمام.
‫لنلقِ نظرة على المصفوفة الأخرى أولاً A3.
‫دعونا نجمع هذين A2 و A3 A2 في A3.
‫لا يمكن بث المعاملات مع الأشكال.
‫اثنين ثلاثة.
‫اثنان ، ثلاثة ، ثلاثة.
‫هاه؟
‫لا يمكن بث العمليات معا.
‫ذلك مثير للاهتمام.
‫أتذكر في البداية ، في فيديو المفهوم حيث تحدثنا عن متى يكون numpy سريعًا
‫لأنه المتجه ينشأ رمزًا من خلال تقنية تسمى البث.
‫حسنًا ، هذا ما يحدث هنا.
‫ولكن لكي تكون بهذه السرعة ، فإن للبث بعض القواعد.
‫لذلك دعونا نبحث عن ذلك.
‫عدد البث.
‫هناك نذهب.
‫سنذهب إلى توثيق البث الأسرع.
‫انقر فوق ذلك.
‫يصف مصطلح البث كيف يتعامل NumPy مع المصفوفات ذات الأشكال المختلفة أثناء العمليات الحسابية
‫، وهو بالضبط ما نقوم به.
‫نحاول استخدام بعض العمليات الحسابية على مصفوفات ذات أشكال مختلفة.
‫إذن هناك ثلاثة وهناك اثنان.
‫لديهم أشكال مختلفة وهذا هو الخطأ القادم.
‫لذلك دعونا نلقي نظرة هنا.
‫تخضع لقيود معينة ، يتم بث المصفوفة الأصغر عبر المصفوفة الأكبر ، بحيث يكون لها أشكال
‫متوافقة.
‫حسنًا ، هذا يفسر ما حدث هنا مرة واحدة في اثنين.
‫يتم بث المصفوفة الأصغر عبر المصفوفة الأكبر ، بحيث يكون لها أشكال متوافقة.
‫هذا منطقي لأن لدينا هنا مجموعة أصغر.
‫تم بثه عبر هذا الصف ثم عبر هذا الصف بحيث يكون للمخرجات شكل متوافق مع المصفوفة
‫الأكبر.
‫حسنًا ، سوف نستمر.
‫هناك بعض الأمثلة هنا.
‫إذن ، هذه مصفوفتان مضروبتان.
‫لديهم نفس الشكل.
‫واحد ، اثنان ، ثلاثة إلى 2 إلى 8.
‫الوقت B يساوي واحدًا في اثنين يساوي اثنين.
‫اثنان في اثنين يساوي أربعة ، وثلاثة في اثنين يساوي ستة.
‫اها.
‫منطقي.
‫ثم تعمل قاعدة البث على تخفيف هذا القيد عندما يلبي شكل المصفوفات قيودًا معينة.
‫حسنًا ، هذا جيد.
‫هذا هو نوع سير العمل الذي تريد البدء فيه ، أليس كذلك؟
‫هل إذا صادفت خطأ كهذا وستظل طوال الوقت أحد هذه الأشكال غير المتطابقة ، أخطاء
‫مثل الأشكال المختلفة غير المتوافقة مع بعضها البعض ، خطأ في القيمة.
‫ستظهر هذه الأشياء طوال الوقت في التعلم الآلي.
‫وجزء من كونك عالم بيانات أو مهندس تعلم آلي هو قراءة الوثائق كما نفعل
‫الآن ونحاول معرفة كيفية حل مشكلتنا.
‫لذا قواعد البث العامة.
‫حسنًا ، عند العمل على مصفوفتين ، يقارن NumPy عناصر الأشكال الخاصة بهما من حيث الحكمة ، ويبدأ بالأبعاد
‫اللاحقة ويعمل في طريقه إلى الأمام.
‫بعدان متوافقان عندما يكونان متساويين أو أحدهما واحد.
‫الآن لتوفير القليل من الوقت بدلاً من الاطلاع على الوثائق بأكملها ، سأترك
‫ذلك لك.
‫أريدك أن تفكر في محاولة واكتشاف طريقة.
‫كيف يمكننا جعل هذين الاثنين متوافقين؟
‫كيف نلبي هذه الحاجة الإذاعية؟
‫لذا ما قد ترغب في النظر فيه هو كيف يمكنك إعادة تشكيل a ليكون متوافقًا مع الثلاثة بحيث قد تبحث في البحث
‫الذي تم وضعه في تعليق آخر هنا حول كيفية إعادة تشكيل مصفوفة numpy.
‫لذا تحقق من وثائق البث جنبًا إلى جنب مع البحث عن شيء مثل هذا ثم اكتشف كيفية جعل هذين
‫الشكلين متماشين.
‫إذا لم تستطع ، فهذا جيد تمامًا ، أليس كذلك؟
‫هذا يتطلب القليل من الممارسة ، لكننا سنرى كيفية القيام بذلك في فيديو مستقبلي.
‫في الوقت الحالي ، سنواصل عملياتنا الحسابية فقط لإنهاء الأمور.
‫اذا اين كنا؟
‫لقد قمنا بعملية الضرب.
‫لنجرب واحدًا مقسومًا على الآحاد.
‫إذن هذه الشرطة المائلة الصغيرة هي أربعة مقسومة على وربما يمكنك التنبؤ بما سيحدث هنا.
‫جميلة.
‫إنه يعمل بشكل جيد لأن المصفوفات لدينا هي أشكال متشابهة.
‫حسنًا ، لنجرب اثنين.
‫لنجرب قسمة أرضية ثمانية اثنين على a11 ، اثنان ، أربعة.
‫لكننا سنرى ما يعمل هنا القسمة غير الأرضية.
‫هناك نذهب.
‫إذن قسمة الأرضية ، ما يعنيه هذا إذا قمت بعمل شرطتين مائلتين ، فربما تكون قد رأيت هذا في بايثون.
‫إذا لم يكن الأمر كذلك ، فلا بأس في أن تزيل القسمة الكسور العشرية حتى تتمكن من رؤيتها هنا لتقريبها لأسفل.
‫العلامات التجارية.
‫دان سو 1. 01. 0 ، 1. 0 ، 1. 1.
‫ولكن تم تقريب ذلك إلى 12. تم تقريب الرقم ١٦٦٦٦٧ إلى اثنين.
‫لنستمر.
‫ماذا فاتنا؟
‫لننتقل المربع أ إلى المربع الثاني.
‫هذه قوة.
‫إذن ، فإن كل شيء هنا سيكون أس اثنين.
‫لذا إذا نظرنا إلى اثنين بمفرده ، فسيكون واحدًا في واحد.
‫اثنان في اثنين يساوي أربعة ، وواحد في واحد يساوي واحدًا ، و 3. 3 مرات 3. 3 هو 10. 89.
‫سنؤكد ذلك باستخدام بايثون.
‫رائع.
‫10. 89.
‫هذا مجرد ملأه هناك وتقريبه.
‫في الواقع ، يحتوي NumPy على مربع يمكنك استخدامه مع هذا.
‫لذلك كل هذه الوظائف التي تراها هنا أننا مررنا بالحسابات ، ورؤية معيبة ، وما إلى ذلك. NumPy له ما يعادله هنا.
‫الآن ، أي واحد يجب أن تستخدمه؟
‫حسنًا ، سيعتمد الأمر على ما هو أفضل سير عملك فيه.
‫لذلك إذا كنت تريد استخدام عمليات الرموز الرياضية ، فيمكنك استخدامها.
‫أو إذا كنت تريد استخدام مربع أو يمكنك حتى الانتقال إلى NP ، فانتقل إلى علامة تبويب shift لمعرفة ما يفعله.
‫لنكتشف هنا أن docstring يضيف وسيطات عنصر حكيم.
‫لذلك دعونا نجرب هذا واحد.
‫مثل مجرد إجراء واحد زائد واحد.
‫رائع.
‫لدي زوجين آخرين.
‫فزت modulo.
‫سيوضح لنا هذا الباقي.
‫إذن a1 مقسومًا على اثنين.
‫دعونا نرى إلى أين يذهب هذا.
‫واحد مقسوم على اثنين.
‫لنذهب.
‫نموذج NumPy.
‫مود.
‫هناك نذهب.
‫إرجاع العنصر الحكيم المتبقي من القسمة.
‫رائع.
‫إذن هذا مرة أخرى
‫، أحاول أن أجسد نوع سير العمل الذي تتجه نحوه إذا لم تكن متأكدًا مما يفعله شيء ما.
‫يمكنك دائمًا البحث عن الوثائق وإلقاء نظرة.
‫هذا ما فعلناه بالبث.
‫لقد فعلنا ذلك للتو مع modulo.
‫إذا قسمنا كل عنصر في مقياس واحد ، فسيظهر لنا الباقي.
‫إذن ، لنقم برقم اثنين ، مقياس اثنين.
‫هذا يوضح لنا باقي ما تبقى بعد قسمة كل شيء على اثنين.
‫وإذا كنت تريد الأسي ، إذا لم تكن متأكدًا من ماهية هذا ، فلا تقلق.
‫في الوقت الحالي ، فقط لتسليط الضوء على نوع الحساب الذي يمكنك القيام
‫به في numpy سوف يأخذ الأسي لكل شيء في المصفوفة وإذا كنت تريد السجل ، فقد ترى
‫هذا يظهر في المشاريع المستقبلية لمصفوفة يمكنك استخدامها سجل NP.
‫لذلك كان ذلك بمثابة جولة سريعة لبعض الوظائف الحسابية التي يمكنك القيام بها في NumPy.
‫تذكر ، إذا كنت تستطيع تخيل ذلك ، فربما يمكنك فعل ذلك.
‫هذا مجرد خدش السطح.
‫لذا قبل الفيديو التالي ، لدينا تدريب
‫حول إنشاء بعض المصفوفات الخاصة بك ثم استخدام بعض هذه الوظائف الحسابية عليها.
‫تذكر ، إذا كنت في شك ، فقم بتشغيل الكود إذا لم تكن متأكدًا مما يفعله شيء ما.
‫قم بإلقاء نظرة على الوثائق المعقدة.
‫انظر إذا كنت تستطيع معرفة ذلك.
‫سأراك في الفيديو التالي.
‫سنغطي موضوعًا صغيرًا يسمى التجميع ، لكننا سنحفظه للفيديو التالي.
‫اراك قريبا.