‫Pekala.
‫Pekala, pekala.
‫Önceki birkaç videoda numpy dizileri oluşturmanın farklı yollarına göz atmıştık.
‫Onları nasıl görebileceğimizi gördük.
‫Şimdi işin eğlenceli kısmını çözelim.
‫Farklı dizilerimizi nasıl manipüle edebileceğimizi ve karşılaştırabileceğimizi bulalım.
‫Makine öğreniminin can alıcı noktası burada gerçekleşiyor, değil mi?
‫Hesaplamalar yaparak, farklı sayılardan oluşan dizilerdeki örüntüleri bularak manipüle ediyor.
‫Öyleyse başlayalım.
‫Defterlerimizi güzel ve düzenli tuttuğumuz, manipüle ettiğimiz ve karşılaştırdığımız için başka bir başlık koyacağız.
‫Doğru yazmış mıyım?
‫Bu başlıklarda genellikle yazım hataları oluyor.
‫Dizileri yönetme ve karşılaştırma.
‫Çok güzel.
‫Buraya küçük bir alt başlık koyacağız çünkü numpy ile pandalar gibi, sayıları manipüle etmenin bir yolunu düşünebiliyorsanız,
‫muhtemelen bunu yapabilirsiniz.
‫İlk olarak bir riff matic'e bakacağız.
‫İşte başlıyoruz.
‫Şanslı kodlama, heceleme yeteneğimden biraz daha iyidir, ancak aritmetik, temel matematik denklemleri
‫için süslü bir kelimedir.
‫Şimdi bir göz atalım ve A1 dizimizi kontrol ederek başlayalım.
‫Bunu daha önce oluşturmuştuk.
‫A1 harika.
‫ones adında başka bir tane oluşturacağız.
‫Aslında, zaten bir tane var.
‫Evet.
‫Çok güzel.
‫Ama yeniden yaratmak isterseniz, üç tanesini boş bırakacağız.
‫Sadece neye benzediğini bildiğimizden emin olmak için.
‫Biri harika.
‫Tamam.
‫Bu yüzden güzel ve basit bir artıya bakacağız, peki sağdaki artılarımızdan
‫birine gidersek bunun ne yapacağını düşünüyorsunuz?
‫Bu konuda konuşmayalım, Daniel.
‫Kodu çalıştıralım.
‫Çok güzel.
‫Ben bir artı bir.
‫Yani bir artı bir eşittir iki, iki artı bir eşittir üç, üç artı bir eşittir dört.
‫Mükemmel.
‫Yani yapılan tek şey, her iki dizinin aynı konumundaki farklı öğeleri bir araya getirmektir.
‫Yani sıfır pozisyonu, bir artı bir birinci pozisyona eşittir, iki artı bir üçe eşittir.
‫İkinci pozisyon ise üç artı bir eşittir dörttür.
‫Tamam.
‫Devam edelim.
‫Birkaç seçenek daha görelim.
‫Hey, bir eksi birler.
‫Burada ne olacağını tahmin edebilir misin?
‫012 yani tek yaptığı birlerden birleri çıkarmak.
‫İlerleyelim.
‫Pekala, bir kere birle çarpmayı deneyelim.
‫Evet, bu mantıklı çünkü ones dizimiz sadece tüm ones'lardan oluşuyor ve sadece bire bir çarpıyor.
‫Bir kere bir bir, bir kere iki iki ve böyle devam eder.
‫Başka bir dizi getirelim.
‫Bir iki.
‫İşte başlıyoruz.
‫Şimdi, bir ile ikiyi çarparsak bu ilginç olacaktır.
‫Ne olacak?
‫Ha?
‫Bakalım.
‫Bunun üzerinde çalışalım.
‫Yani bir tane var.
‫İşte bu.
‫Her şeyi tek bir yerde görebilmemiz için bir tane daha yapalım.
‫Bir tane.
‫Bir kere bir bir, iki kere iki dört eder.
‫Üç kez 3. 3, 9 eder. 9.
‫Bu mantıklı.
‫Peki ya buradaki ikinci sıra?
‫Hmm.
‫Bakalım bunu ona bakarak anlayabilecek miyiz?
‫Bir, dört, dört, iki kere beş on eder.
‫Evet.
‫Üç kez 6. 5, 19'dur. 5.
‫Bu konuda bize yardımcı olması için Python'u kullanalım.
‫6. 5.
‫19 yaşında. 5.
‫Ah, bu hücreden kurtulabiliriz.
‫Bunu istemiyoruz.
‫Aslında, bundan kurtulmak için asla bir araç çubuğu kaçış X'i kullanmayın.
‫Yani bunun yaptığı şey, buradaki üç sayıdan bir tanesini alıp bu satırla çarpmak, buraya koymak
‫ve sonra aynı şeyi bir tanesiyle tekrar yapıp bu satırla çarpmak.
‫Huh.
‫Bu çok ilginç.
‫Önce diğer dizimize bir göz atalım A3.
‫Bu iki A2 ve A3'ü birleştirelim A2 çarpı A3.
‫Operandlar şekillerle birlikte yayınlanamaz.
‫İki, üç.
‫İki, üç, üç.
‫Ha?
‫Operasyonlar birlikte yayınlanamadı.
‫Bu çok ilginç.
‫En başta, konsept videosunda numpy'nin ne zaman hızlı olduğundan bahsettiğimizi hatırlıyorum
‫çünkü yayınlama adı verilen bir teknikle kodu vektörleştiriyor.
‫İşte burada olan şey bu.
‫Ancak bu kadar hızlı olmak için yayıncılığın birkaç kuralı var.
‫Şuna bir bakalım.
‫Num py yayını.
‫İşte oldu.
‫Dokümantasyon yayın numarasına gideceğiz.
‫Şuna tıklayın.
‫Yayın terimi, NumPy'nin aritmetik işlemler sırasında farklı şekillere sahip dizileri nasıl ele aldığını açıklar, ki bizim
‫yaptığımız da tam olarak budur.
‫Farklı şekillere sahip diziler üzerinde bazı aritmetik işlemleri yapmaya çalışıyoruz.
‫Yani bir üç var, bir de iki.
‫Farklı şekilleri var ve hata da bu yüzden ortaya çıkıyor.
‫Şimdi buraya bir göz atalım.
‫Belirli kısıtlamalara tabi olarak, küçük dizi büyük dizi boyunca yayınlanır, böylece uyumlu şekillere
‫sahip olurlar.
‫Bu, burada bir kere iki ile ne olduğunu açıklıyor.
‫Küçük dizi büyük diziye yayınlanır, böylece uyumlu şekillere sahip olurlar.
‫Bu mantıklı çünkü burada daha küçük bir dizimiz var.
‫Çıktının daha büyük diziyle uyumlu bir şekle sahip olması için bu satır boyunca ve ardından bu satır boyunca yayınlanmıştır.
‫Tamam, devam edeceğiz.
‫Burada bazı örnekler var.
‫Yani bunlar iki dizinin çarpımıdır.
‫Aynı şekle sahipler.
‫Bir, iki, üçten 2'ye 8'e.
‫B çarpı bir, iki çarpı iki eder.
‫İki kere iki dört eder, üç kere iki altı eder.
‫Aha.
‫Bu mantıklı.
‫Dizilerin şekli belirli kısıtlamaları karşıladığında yayın kuralı bu kısıtlamayı gevşetir.
‫Tamam, bu iyi.
‫Bu, başlamak istediğiniz türden bir iş akışı, değil mi?
‫Bunun gibi bir hatayla karşılaşırsanız ve her zaman bu uyumsuz şekillerden birini, birbiriyle
‫uyumsuz farklı şekiller gibi hataları, bir değer hatasını görürsünüz.
‫Bunlar makine öğreniminde her zaman karşımıza çıkacaktır.
‫Veri bilimci veya makine öğrenimi mühendisi olmanın bir parçası da şu anda yaptığımız gibi belgeleri okumak
‫ve sorunumuzu nasıl çözeceğimizi bulmaya çalışmaktır.
‫Yani Genel Yayın kuralları.
‫Tamam, iki dizi üzerinde çalışırken, NumPy şekillerini eleman bazında karşılaştırır, sondaki boyutlardan
‫başlar ve ileriye doğru çalışır.
‫İki boyut eşit olduğunda veya biri tek olduğunda uyumludur.
‫Şimdi tüm belgeleri gözden geçirmek yerine biraz zaman kazanmak için bunu size bırakacağım.
‫Bir yolunu bulmaya çalışmanızı ve düşünmenizi istiyorum.
‫Bu ikisinin birbiriyle uyumlu olmasını nasıl sağlayabiliriz?
‫Bu yayın ihtiyacını nasıl karşılayacağız?
‫Bu nedenle, bakmak isteyebileceğiniz şey, a'yı üç ile uyumlu olacak şekilde nasıl yeniden şekillendirebileceğinizdir, bu nedenle, numpy
‫dizisini nasıl yeniden şekillendireceğinize dair başka bir yorumda arama yapmak olabilir.
‫Bu nedenle, bunun gibi bir şeyi aramanın yanı sıra yayın belgelerine göz atın ve ardından bu iki şekli nasıl
‫hizalayacağınızı bulun.
‫Eğer yapamıyorsanız, bu tamamen sorun değil, değil mi?
‫Bu biraz pratik gerektirir, ancak gelecekteki bir videoda nasıl yapılacağını göreceğiz.
‫Şimdi, işleri bitirmek için aritmetiğimize devam edeceğiz.
‫Nerede kalmıştık?
‫Çarpma işlemini yaptık.
‫Biri bire bölmeyi deneyelim.
‫Yani bu küçük eğik çizgi dörde bölünür ve muhtemelen burada ne olacağını tahmin edebilirsiniz.
‫Çok güzel.
‫Dizilerimiz benzer şekillerde olduğu için iyi çalışıyor.
‫Tamam, iki tane deneyelim.
‫Sekiz iki bölü a11, iki, dört şeklinde bir kat bölme işlemi deneyelim.
‫Ancak burada zemin dışı bölünmenin ne işe yarayacağını göreceğiz.
‫İşte oldu.
‫Yani kat bölme, iki eğik çizgi yaparsanız bu ne anlama gelir, bunu Python'da görmüş olabilirsiniz.
‫Değilse, bölme işlemi ondalık sayıları kaldırdığı için sorun yoktur, bu yüzden burada aşağı yuvarladığını görebilirsiniz.
‫Markalar.
‫Dan So 1. 01. 0, 1. 0, 1. 1.
‫Ama bu 12'ye yuvarlandı. 166667 ikiye yuvarlanmıştır.
‫Devam edelim.
‫Neyi kaçırdık?
‫A karesinden ikinci kareye geçelim.
‫Bu bir güç.
‫Yani buradaki her şey ikinin kuvveti kadar olacak.
‫Yani ikiye tek başına bakarsak, bir çarpı bir olacaktır.
‫İki kere iki dört eder, bir kere bir bir eder, 3. 3 kere 3. 3, 10 eder. 89.
‫Bunu Python ile teyit edeceğiz.
‫Harika.
‫10. 89.
‫Bu sadece orayı doldurdu ve yuvarladı.
‫Aslında NumPy'de bununla kullanabileceğiniz bir kare vardır.
‫Yani burada gördüğünüz tüm bu işlevler aritmetik, kusurlu görme vb. NumPy'nin burada eşdeğeri vardır.
‫Şimdi, hangisini kullanmalısınız?
‫Bu, iş akışınızın en iyi olduğu konuya bağlı olacaktır.
‫Yani matematik sembolü işlemlerini kullanmak istiyorsanız, bunu kullanabilirsiniz.
‫Ya da kare kullanmak istiyorsanız veya ne işe yaradığını anlamak için NP add'e gidip shift sekmesine bile gidebilirsiniz.
‫Burada docstring'in argümanları eleman bazında eklediğini anlayalım.
‫O zaman bunu bir kez deneyelim.
‫Sadece bir artı bir yapmakla aynı.
‫Harika.
‫Birkaç tane daha var.
‫Modulo'yu kazandım.
‫Bu bize kalanları gösterecek.
‫Yani a1 ikiye bölünür.
‫Bakalım nereye varacak.
‫Bir bölü iki.
‫Hadi gidelim.
‫NumPy modulo.
‫Maude.
‫İşte oldu.
‫Bölme işleminin eleman bazında kalanını döndürür.
‫Harika.
‫Yani bu yine, bir şeyin
‫ne işe yaradığından emin değilseniz nasıl bir iş akışına yönelmeniz gerektiğini örneklemeye çalışıyorum.
‫Her zaman belgelere bakabilir ve bir göz atabilirsiniz.
‫Biz de yayıncılıkta bunu yaptık.
‫Bunu az önce modulo ile yaptık.
‫Eğer her elemanı bir modulo ikiye bölersek, bize kalan kalanı gösterecektir.
‫O zaman iki yapalım, modulo iki.
‫Yani bu bize her şeyi ikiye böldükten sonra geriye kalanı gösteriyor.
‫Ve eğer üstel olmasını istiyorsanız, bunun ne olduğundan emin değilseniz, endişelenmeyin.
‫Şimdilik, numpy'de yapabileceğiniz aritmetik türünün bir dizideki her şeyin üstelini
‫alacağını vurgulamak içindir ve log istiyorsanız, bunun NP logunu kullanabileceğiniz
‫bir dizinin gelecekteki projelerinde ortaya çıktığını görebilirsiniz.
‫Bu, NumPy'de yapabileceğiniz bazı aritmetik fonksiyonlar için biraz hızlı bir tur oldu.
‫Unutmayın, eğer hayal edebiliyorsanız, muhtemelen yapabilirsiniz.
‫Bu sadece yüzeyin çizilmesidir.
‫Bir sonraki videodan önce, kendi dizilerinizden
‫bazılarını oluşturma ve ardından bu aritmetik işlevlerden bazılarını kullanma konusunda bir alıştırma yapacağız.
‫Unutmayın, bir şeyin ne yaptığından emin değilseniz, şüpheniz varsa kodu çalıştırın.
‫Numpy belgelerine bir göz atın.
‫Bakalım çözebilecek misin?
‫Bir sonraki videoda görüşürüz.
‫Toplama adı verilen küçük bir konuyu ele alacağız, ancak bunu bir sonraki videoya saklayacağız.
‫Yakında görüşürüz.