‫好吧, 我会的
‫好吧, 好吧｡
‫在前面的几个视频中, 我们已经了解了创建numpy数组的不同方法｡
‫我们已经看到了如何看待它们｡
‫现在让我们来看看有趣的部分｡
‫让我们来看看如何操作和比较不同的数组｡
‫这就是机器学习的关键所在, 对吧？
‫它是操纵执行计算, 在不同数字的数组中寻找模式｡
‫我们开始吧｡
‫我们会加一个标题, 因为我们要保持笔记本整洁, 处理和比较｡
‫我拼对了吗？
‫我经常在这些标题中看到错别字｡
‫操作和比较数组｡
‫真漂亮｡
‫我们在这里加一个小标题, 因为就像熊猫和numpy一样, 如果你能想到一种处理数字的方法,
‫你就能做到.
‫我们要学习的第一个是重复段自动装置｡
‫我们走吧｡
‫幸运编码比我的拼写能力好一点, 但算术是基本数学方程的花哨词汇｡
‫让我们先来看看A1阵列｡
‫我们之前创建了这个｡
‫A1棒极了｡
‫我们将创建另一个称为“一”的｡
‫事实上, 我们已经有了｡
‫是的｡
‫真漂亮｡
‫但如果你想重现它, 我们就用三个空的｡
‫只是为了确定我们知道它看起来像什么｡
‫一个很棒｡
‫好吧, 我会的
‫所以我们要看一下这个简单的加号, 你们觉得如果我们用1, 也就是这里的加号,
‫会怎么样呢？
‫好吧, 我们不谈这个了, 丹尼尔｡
‫让我们运行代码｡
‫真漂亮｡
‫我一加一｡
‫所以我们有一加一等于二, 二加一等于三, 三加一等于四｡
‫好极了｡
‫所有这些操作都是将两个数组中相同位置的不同元素相加｡
‫所以零的位置, 一加一等于第一个位置, 二加一等于三｡
‫第二个位置是三加一等于四｡
‫好吧, 我会的
‫好吧, 我们继续｡
‫让我们看看更多的选择｡
‫嘿, 一减一｡
‫你能猜到这里会发生什么吗？
‫所以它所做的就是从1中减去1｡
‫让我们向前推进｡
‫好吧, 让我们试着把I乘以1｡
‫是的, 这很有道理, 因为我们的1数组都是1, 它只是一个接一个地乘以a｡
‫一乘一等于一, 一乘二等于二, 以此类推｡
‫让我们引入另一个阵列｡
‫一个两个｡
‫我们走吧｡
‫现在, 如果我们把1乘以2, 这会很有趣｡
‫会发生什么事？
‫你说什么？
‫让我想想｡
‫让我们一起来解决这个问题｡
‫所以我们有一个｡
‫这才是｡
‫让我们再来一次, 这样我们就可以在一个地方看到所有的东西｡
‫一个一个｡
‫一乘一等于一, 二乘二等于四｡
‫三乘以三｡ 3等于9｡ 9.
‫有道理｡
‫但是第二排呢？
‫嗯嗯嗯
‫让我们看看我们是否能通过观察来解决这个问题｡
‫一, 四, 四, 二乘以五等于十｡
‫是的｡
‫三乘以六｡ 5等于19｡ 5.
‫让我们使用Python来帮助我们解决这个问题｡
‫6. 5.
‫是19岁｡ 5.
‫啊, 我们可以摆脱这个细胞｡
‫我们不想那样｡
‫实际上, 永远不要使用工具栏转义X来摆脱它｡
‫它所做的就是把这三个数字中的一个乘以这一行, 把它放在这里, 然后用一个1做同样的事情,
‫再乘以这一行｡
‫-你好
‫这很有趣｡
‫我们先来看看另一个阵列A3｡
‫我们把A2和A3相加, 得到A2乘以A3.
‫操作数不能与形状一起广播｡
‫二三
‫二三三
‫你说什么？
‫操作无法一起广播｡
‫这很有趣｡
‫我还记得刚开始的时候, 在概念视频中我们谈到了当numpy速度快的时候,
‫因为它通过一种叫做广播的技术来产生代码｡
‫好吧, 这就是这里发生的事情｡
‫但要想这么快, 广播有几条规则｡
‫让我们查一下｡
‫数字广播｡
‫我们走吧｡
‫我们将转到文档广播编号｡
‫单击该按钮｡
‫术语广播描述了NumPy在算术运算期间如何处理具有不同形状的数组, 这正是我们正在做的｡
‫我们尝试在不同形状的数组上使用一些算法｡
‫这里有一个3还有一个2｡
‫它们有不同的形状, 这就是错误出现的原因｡
‫让我们来看看这里｡
‫受某些约束的限制, 较小的数组在较大的数组中广播, 因此它们具有兼容的形状｡
‫好吧, 这就解释了这里发生的事, 一乘以二｡
‫较小的数组在较大的数组中广播, 因此它们具有兼容的形状｡
‫这是有道理的, 因为我们这里有一个更小的数组｡
‫它在这一行上传播, 然后在这一行上传播, 这样输出就具有与更大数组兼容的形状｡
‫好吧, 我们继续｡
‫这里有一些例子｡
‫这是两个相乘的数组｡
‫它们的形状相同｡
‫一, 二, 三到二到八
‫乘以B等于一乘以二等于二｡
‫二乘二等于四, 三乘二等于六｡
‫-你好
‫有道理｡
‫当数组形状满足一定的约束条件时, 广播规则放松了这种约束｡
‫好吧, 这是好事｡
‫这就是你想开始进入的工作流程, 对吗？
‫如果你遇到这样的错误, 你会一直有一个不匹配的形状, 像不同的形状,
‫彼此不兼容的错误, 一个值错误｡
‫这些在机器学习中会经常出现｡
‫作为一名数据科学家或机器学习工程师, 我们需要阅读文档, 就像我们现在所做的那样,
‫并尝试找出解决问题的方法｡
‫所以通用广播公司说了算｡
‫好的, 当对两个数组进行操作时, NumPy会比较它们的形状元素, 它从尾部维度开始,
‫一路向前｡
‫当两个维度相等或其中一个维度为1时, 这两个维度是相容的｡
‫现在, 为了保存一点时间, 而不是浏览整个文档, 我将把它留给您｡
‫我想让你好好想想, 想个办法｡
‫我们怎样才能使这两种物质相容呢？
‫我们如何满足这种广播需求？
‫所以你可能想研究的是, 如何将一个to重新整形, 使之与一个3兼容, 这样你可能会看到搜索, 在另一个注释中,
‫放在这里, 如何重新整形numpy数组｡
‫因此, 请查看广播文档, 沿着搜索类似的内容, 然后找出如何使这两个形状对齐｡
‫如果你不能, 那也没关系, 对吧？
‫这需要一些练习, 但我们将在以后的视频中了解如何操作｡
‫现在, 我们继续我们的算术, 只是为了完成事情｡
‫我们说到哪了？
‫我们做过乘法｡
‫让我们试试一除以一｡
‫所以这个小斜线是4除以, 你大概可以预测这里会发生什么｡
‫真漂亮｡
‫它工作正常, 因为我们的数组是相似的形状｡
‫好吧, 让我们试试2｡
‫让我们来试试地板除法82除以a11, 2, 4.
‫但我们会看到非楼层划分在这里起什么作用｡
‫我们走吧｡
‫如果你用两个斜杠, 你可能在Python中见过｡
‫如果不是, 除法会去掉小数点, 所以你可以看到, 它会向下舍入.
‫品牌｡
‫1. 01. 0､ 1｡ 0､ 1｡ 1.
‫但已经四舍五入到12了｡ 166667已四舍五入为2｡
‫我们继续吧｡
‫我们错过了什么？
‫我们从A点到B点｡
‫这是一种力量｡
‫所以这里的所有东西都是2的幂｡
‫所以如果我们单独看一个2, 它会是1乘以1｡
‫二乘二等于四, 一乘一等于一, 三｡ 三乘以三｡ 3等于10｡ 89.
‫我们将与Python确认这一点｡
‫好极了｡
‫10. 89.
‫这就把它填满了, 四舍五入了｡
‫其实NumPy有一个正方形你可以用这个｡
‫所以你在这里看到的所有这些函数, 我们都经历了算术, 有缺陷的视觉, 等等｡ NumPy在这里有等价的｡
‫现在, 您应该使用哪一个？
‫好吧, 这将取决于你的工作流程最擅长什么｡
‫所以如果你想用数学符号运算, 你可以用它｡
‫或者如果你想使用square, 或者你甚至可以进入NP, add, 进入shift标签页来弄清楚它的作用｡
‫让我们在这里弄清楚docstring是如何按元素方式添加参数的｡
‫让我们来试试一个一个的｡
‫就像一加一一样｡
‫好极了｡
‫我还有几个｡
‫我赢了模｡
‫这将显示剩余部分｡
‫所以a1除以2｡
‫让我们看看它的走向｡
‫一除以二｡
‫我们走吧｡
‫NumPy取模｡
‫莫德｡
‫我们走吧｡
‫返回除法的元素余数｡
‫好极了｡
‫所以这又是一个例子, 我试着举例说明如果你不确定某个东西是做什么的, 你会走向哪种工作流程｡
‫您可以随时查找文档并进行查看｡
‫这就是我们对广播所做的｡
‫我们刚才已经用模做过了｡
‫如果我们把每个元素除以1模2, 它会告诉我们剩下的余数｡
‫我们来做一个2, 模2｡
‫所以这只是我们把所有的除以2后剩下的余数｡
‫如果你想要指数, 如果你不确定这是什么, 别担心｡
‫现在, 我们来强调一下,
‫numpy中的运算, 是取数组中所有元素的指数, 如果你想要log,
‫你可能会在以后的数组项目中看到, 你可以用NP log｡
‫这是对NumPy中的一些算术函数的快速介绍｡
‫记住, 如果你能想象, 你就可能做到｡
‫这仅仅是表面现象｡
‫在下一个视频之前, 我们将练习如何创建一些自己的数组, 然后在这些数组上使用一些算术函数｡
‫请记住, 如果您不确定某个代码的作用, 请运行该代码｡
‫看一下麻木的文档｡
‫看看你能不能想出来｡
‫下一个视频里见｡
‫我们将讨论一个称为聚合的小主题, 但我们保存在下一个视频中讨论｡
‫再见了｡