‫Viva!
‫Tudo bem, tudo bem, então nos vídeos anteriores, demos uma olhada em diferentes maneiras de criar
‫o Império, já que vimos como podemos vê-los.
‫Agora, vamos descobrir a parte divertida.
‫Vamos descobrir como podemos manipular e comparar nossos diferentes arrays.
‫É aqui que acontece o ponto crucial do aprendizado de máquina, certo?
‫É manipular cálculos, encontrar padrões em matrizes de números diferentes.
‫Vamos começar.
‫Colocaremos outro título porque estamos mantendo nossos cadernos bonitos e organizados, manipulando e comparando.
‫Eu soletrei certo.
‫Normalmente, eu recebo erros de digitação nesses cabeçalhos, manipulando e comparando matrizes.
‫Bela.
‫Vamos colocar um pequeno subtítulo aqui porque, como Penders com alguma torta, se você conseguir pensar
‫em uma maneira de manipular os números, provavelmente conseguirá.
‫Portanto, o primeiro que veremos é Ariff Mitic.
‫A codificação Luckie é um pouco melhor do que minha habilidade de ortografia, mas aritmética é uma palavra chique
‫para equações matemáticas básicas.
‫Então, vamos dar uma olhada.
‫Comece verificando nosso Awana.
‫Criamos este A1 Wonderful anterior.
‫Criará outro chamado.
‫Na verdade, já temos alguns.
‫Sim, lindo, mas se você quisesse recriar, será ENPI uns três só para ter certeza de que sabemos como
‫é.
‫Um é maravilhoso.
‫OK, então vamos dar uma olhada em é bom e simples plus, então o que você acha que
‫isso fará se formos A1, que é o nosso Rakia plus one?
‫Bem, não vamos falar sobre isso, Daniel.
‫Vamos executar o código.
‫Linda Awana mais uma vez.
‫Portanto, temos um mais um é igual a dois.
‫Dois mais um é igual a três.
‫Três mais um é igual a quatro.
‫Excelente.
‫Então, tudo isso é feito apenas adicionando os diferentes elementos na mesma posição de ambos os arrays.
‫Portanto, a posição zero um mais um é igual a dois.
‫A primeira posição, dois mais um é igual a três e a segunda posição é três mais um é igual a quatro.
‫Tudo bem.
‫Bem, vamos continuar.
‫Vamos ver mais algumas opções, um menos.
‫Você consegue adivinhar o que vai acontecer aqui?
‫Zero, um, dois, três, então tudo que está feito é subtrair uns de um, vamos seguir em frente.
‫Vamos tentar multiplicar por um vezes um.
‫Sim, bem, isso faz sentido porque nosso único array é apenas um antigo, e é apenas um por
‫um, um vezes um é um, um vezes dois é dois e assim por diante.
‫Vamos trazer outro array.
‫Eu também.
‫Vamos lá agora, isso será interessante se multiplicarmos um por dois, o que vai acontecer?
‫Huh?
‫Vamos ver, vamos trabalhar nisso para que tenhamos um, vamos pegar um novamente para que possamos ver
‫tudo em um lugar, um um um vezes um é um, duas vezes dois é quatro, três vezes três vírgula três é
‫nove vírgula nove.
‫Isso faz sentido.
‫Mas e esta segunda linha aqui?
‫Hmmm, vamos ver se podemos descobrir isso olhando para um quatro quatro dois cinco dez.
‫Sim, três vezes seis vírgula cinco é dezenove vírgula cinco.
‫Vamos usar Python para nos ajudar nesses seis vírgula cinco, é dezenove vírgula cinco.
‫Ah, podemos nos livrar do celular.
‫Nós não queremos isso.
‫Na verdade, nunca use uma barra de ferramentas para se livrar disso.
‫Então o que isso fez é pegar um desses três números aqui, multiplicar por esta linha, colocar aqui,
‫e então fazer a mesma coisa novamente com A1 e multiplicar por esta linha, hein?
‫Isso é interessante.
‫Vamos dar uma olhada em nosso outro primeiro A3.
‫Vamos combinar esses dois.
‫Um dois e um três.
‫A duas vezes a três.
‫Operandos não podiam ser transmitidos junto com os dois três do Shape.
‫Dois, três, três, suas operações não podiam ser transmitidas juntas.
‫Isso é interessante.
‫Lembro-me bem no início do vídeo conceitual, onde falamos sobre onde o Numpty é rápido
‫porque é vetorizado por meio de uma técnica chamada broadcasting.
‫Bem, é isso que está acontecendo aqui.
‫Mas para ser assim tão rápido, há algumas regras.
‫Então, vamos pesquisar isso.
‫Radiodifusão Numpty.
‫Aqui vamos nós.
‫Nós vamos ir para a documentação transmitindo numpty.
‫Clique nisso.
‫O termo transmissão descreve como os tratamentos do teclado numérico surgem com diferentes formas durante as operações aritméticas, que é exatamente
‫o que estamos fazendo.
‫Estamos tentando usar um pouco de aritmética em matrizes com formatos diferentes.
‫Portanto, há um três e um dois.
‫Eles têm formas diferentes e é isso que o ar está subindo.
‫Então, vamos dar uma olhada aqui.
‫Sujeito a certas restrições, a matriz menor é transmitida pela matriz maior.
‫Portanto, eles têm formas compatíveis.
‫Bem, isso explica o que aconteceu aqui com um assessor único do array menor que foi
‫transmitido para o array maior.
‫Portanto, eles têm formas compatíveis.
‫Isso faz sentido porque temos aqui uma matriz menor.
‫Ele foi transmitido por esta linha e depois por esta linha para que a saída tenha uma forma comparável à do
‫array maior.
‫OK, vamos continuar.
‫Existem alguns exemplos aqui.
‫Portanto, essas são duas matrizes multiplicadas.
‫Eles têm a mesma forma.
‫Um, dois, três, dois, dois, dois, oito vezes P é um vezes dois é dois.
‫Duas vezes dois são quatro, três vezes a seis.
‫Aha.
‫Isso faz sentido.
‫E a transmissão realmente relaxa essa restrição quando a forma da matriz atende a certas restrições.
‫Ok, então isso é bom.
‫Este é o tipo de fluxo de trabalho no qual você deseja começar.
‫Direito.
‫É se você se deparar com um erro como este e o tempo todo for uma dessas
‫formas incompatíveis, erros como formas diferentes que são incompatíveis entre si, um erro de valor.
‫Isso vai surgir o tempo todo no aprendizado de máquina.
‫E parte de ser um cientista de dados ou engenheiro de aprendizado de máquina é ler a documentação como
‫estamos fazendo agora e tentar descobrir como resolver nosso problema.
‫Portanto, regras gerais de transmissão, OK, ao operar em dois arrays, nenhum elemento compara suas formas em termos de
‫elemento.
‫Começa com as dimensões finais e funciona em Wakeford.
‫Duas dimensões são compatíveis quando são iguais ou uma delas é uma.
‫Agora, para economizar um pouco de tempo em vez de passar por toda a documentação, deixo isso para
‫você.
‫Quero que você pense em tentar descobrir uma maneira.
‫Como conseguiríamos que esses dois fossem compatíveis?
‫Como atenderíamos a essa necessidade de transmissão?
‫Portanto, o que você pode querer é saber como você pode remodelar os dados para serem compatíveis com um três?
‫Então, isso pode estar olhando para a pesquisa.
‫Coloque outro comentário aqui, como remodelar a matriz do Numpty.
‫Portanto, verifique a documentação de transmissão junto com a pesquisa de algo como isso e, em seguida, descubra
‫como alinhar essas duas formas.
‫Se você não puder, tudo bem.
‫Assim, requer um pouco de prática, mas veremos como fazer em um vídeo futuro.
‫Agora, vamos continuar com nossa aritmética apenas para terminar as coisas.
‫Então, estamos onde fizemos a multiplicação.
‫Vamos tentar A1 dividido por unidades.
‫Então, essas pequenas barras divididas por quatro e você provavelmente pode prever o que vai acontecer aqui.
‫Bela.
‫Funciona bem porque nossa raça tem formas semelhantes.
‫OK, vamos tentar um dois.
‫Vamos tentar alguma divisão de falha e duas divididas por A1.
‫Maravilhoso.
‫Mas veremos que divisão não pobre funciona aqui.
‫Aqui vamos nós.
‫Então, divisão de chão, o que isso significa se você fizer duas barras, você pode ter visto isso em Python.
‫Caso contrário, não há problema, pois a divisão remove os decimais.
‫Então você pode ver aqui que ele arredonda para baixo.
‫Brownstown, então 1. 0, 1. 0, 1. 0, um vírgula um que foi arredondado para baixo para um
‫dois vírgula um seis seis seis seis sete foi arredondado para dois.
‫Vamos continuar.
‫O que perdemos?
‫Vamos da estaca zero à estaca zero.
‫Este é um poder.
‫Então, com o poder de.
‫Portanto, tudo aqui estará ao alcance de.
‫Portanto, olhamos para um dois por conta própria.
‫Vai ser um vezes um, duas vezes dois é quatro, um vezes um é um, três vírgula três vezes, três vírgula
‫três é dez vírgula oito.
‫Nove vai confirmar isso com Python.
‫Maravilhoso, dez vírgula oito nove.
‫Isso é apenas preenchido e arredondado, na verdade.
‫Não.
‫Tem um quadrado que você pode usar com isso.
‫Todas essas funções que você vê aqui, nós examinamos aritmética para divisão, etc.
‫Não, ele tem o equivalente aqui.
‫Agora, qual você deve usar?
‫Bem, vai depender do que o seu fluxo de trabalho é melhor.
‫Então, se você quiser usar as operações de símbolo matemático, você pode usar isso, ou se você quiser usar o quadrado
‫ou pode até mesmo adicionar, você vai mudar de tabulação para descobrir o que ele faz.
‫Vamos descobrir aqui.
‫Doctoring adiciona elementos de argumentos sábios.
‫Então, vamos tentar aqueles A1, o mesmo que fazer um mais um.
‫Maravilhoso.
‫Eu tenho mais alguns, quero módulo, isso vai nos mostrar os restos, então A1 dividido por dois.
‫Vamos ver aonde isso vai.
‫A1 dividido por dois.
‫Vamos agora, pi modulo.
‫Mort, lá vamos nós.
‫Retorne o elemento sábio, resto da divisão.
‫Maravilhoso.
‫Então, novamente, estou tentando exemplificar o tipo de fluxo de trabalho que você busca se não tiver certeza do
‫que algo faz.
‫Você sempre pode consultar a documentação e dar uma olhada.
‫Isso é o que fazemos com a transmissão.
‫Acabamos de fazer isso com o módulo.
‫Se dividirmos cada elemento no módulo A1 dois, isso vai nos mostrar o resto que sobrou.
‫Então, vamos fazer dois módulos dois.
‫Então, isso está apenas nos mostrando o restante do que resta depois de dividirmos tudo por dois.
‫E se você queria o exponencial, não tem certeza do que é.
‫Não se preocupe por enquanto, é apenas para destacar o tipo de aritmética que você pode fazer com números.
‫High vai tirar o exponencial de tudo em uma matriz.
‫E se você quiser o log, poderá ver isso surgindo em projetos futuros de um array.
‫Você pode usar o registro de pontos ENPI.
‫Então, foi um tour rápido por algumas das funções aritméticas que você pode fazer como um PI, lembre-se, se você
‫pode imaginar, provavelmente você pode fazê-lo.
‫Isso é apenas arranhar a superfície.
‫Portanto, antes do próximo vídeo, pratique a criação de alguns de seus próprios arrays e, a seguir, o uso de
‫algumas dessas funções aritméticas neles.
‫Lembre-se, em caso de dúvida, execute o código.
‫Se você não tiver certeza do que algo faz, dê uma olhada na documentação do no.
‫Veja se você consegue descobrir.
‫Te vejo no próximo vídeo.
‫Vamos cobrir um pequeno tópico chamado agregação, mas vamos guardá-lo para o próximo vídeo.
‫Vejo você em breve.