‫Được rồi.
‫Được rồi được rồi.
‫Vì vậy, trong một vài video trước, chúng ta đã xem xét các cách khác nhau để tạo mảng không có hạt.
‫Chúng tôi đã thấy cách chúng tôi có thể xem chúng.
‫Bây giờ chúng ta hãy tìm ra phần thú vị.
‫Hãy tìm ra cách chúng ta có thể thao tác và so sánh các mảng khác nhau của chúng ta.
‫Đây là nơi mấu chốt của việc học máy xảy ra, phải không?
‫Đó là thao tác thực hiện các phép tính, tìm kiếm các mẫu trong các mảng số khác nhau.
‫Vì vậy, chúng ta hãy bắt đầu nó.
‫Chúng tôi sẽ đưa vào một tiêu đề khác vì chúng tôi đang giữ cho sổ tay của mình đẹp và gọn gàng, thao tác và so sánh.
‫Tôi đã viết đúng chính tả chưa?
‫Tôi thường mắc lỗi chính tả trong các tiêu đề này.
‫Thao tác và so sánh các mảng.
‫Xinh đẹp.
‫Chúng tôi sẽ đặt một tiêu đề phụ nhỏ ở đây bởi vì giống như những con gấu trúc với bộ lông vũ, nếu bạn có thể
‫nghĩ ra cách điều khiển các con số, bạn có thể làm được.
‫Vì vậy, cái đầu tiên chúng ta sẽ xem xét là một riff matic.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Mã hóa may mắn tốt hơn một chút so với khả năng chính tả của tôi, nhưng số học là một từ ưa thích để chỉ
‫các phương trình toán học cơ bản.
‫Vì vậy, hãy xem và bắt đầu bằng cách kiểm tra mảng A1 của chúng tôi.
‫Chúng tôi đã tạo điều này trước đó.
‫A1 tuyệt vời.
‫Chúng tôi sẽ tạo một cái khác được gọi là những cái khác.
‫Trên thực tế, chúng tôi đã có những cái.
‫Chuẩn rồi.
‫Xinh đẹp.
‫Nhưng nếu bạn muốn tạo lại nó, chúng tôi sẽ bỏ trống ba cái.
‫Chỉ để đảm bảo rằng chúng tôi biết nó trông như thế nào.
‫Một điều tuyệt vời.
‫Được chứ.
‫Vì vậy, chúng ta sẽ xem xét một cái nhìn tốt đẹp và đơn giản, vì vậy bạn nghĩ điều này sẽ làm
‫gì nếu chúng ta đi một cái là quyền của chúng ta ở đây cộng với cái?
‫Thôi, đừng nói về nó nữa, Daniel.
‫Hãy chạy mã.
‫Xinh đẹp.
‫Tôi một cộng một.
‫Vì vậy, chúng ta có một cộng một bằng hai, hai cộng một bằng ba, ba cộng một bằng bốn.
‫Xuất sắc.
‫Vì vậy, tất cả điều này được thực hiện chỉ là cộng các phần tử khác nhau lại với nhau ở cùng vị trí của cả hai mảng.
‫Vì vậy, vị trí số không, một cộng một bằng vị trí đầu tiên, hai cộng một bằng ba.
‫Và vị trí thứ hai là ba cộng một bằng bốn.
‫Được rồi.
‫Vâng, chúng ta hãy tiếp tục.
‫Hãy xem thêm một vài tùy chọn.
‫Này, một cái trừ đi.
‫Bạn có đoán được điều gì sẽ xảy ra ở đây không?
‫012 vì vậy tất cả những gì nó đã hoàn thành là nó trừ những cái ra khỏi một cái.
‫Hãy tiến về phía trước.
‫Vâng, chúng ta hãy thử nhân I lên một lần.
‫Vâng, tốt, điều đó có ý nghĩa bởi vì mảng của chúng tôi chỉ là tất cả những cái và nó chỉ lần lượt từng
‫cái một.
‫Một lần một là một, một lần hai là hai, v.v.
‫Hãy đưa vào một mảng khác.
‫Một hai.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Bây giờ, điều này sẽ rất thú vị nếu chúng ta nhân một với một hai.
‫Điều gì sẽ xảy ra?
‫Huh?
‫Hãy xem nào.
‫Hãy làm việc thông qua điều này.
‫Vì vậy, chúng tôi đã có một.
‫Đây là.
‫Hãy bắt đầu một lần nữa để chúng ta có thể nhìn thấy mọi thứ ở một nơi.
‫Một.
‫Một lần một là một, hai lần hai là bốn.
‫Ba lần 3. 3 là 9. 9.
‫Điều đó có ý nghĩa.
‫Nhưng hàng thứ hai ở đây thì sao?
‫Hừ!
‫Hãy xem liệu chúng ta có thể tìm ra điều này bằng cách nhìn vào nó.
‫Một, bốn, bốn, hai lần năm là mười.
‫Chuẩn rồi.
‫Ba lần 6. 5 là 19. 5.
‫Hãy sử dụng Python để giúp chúng tôi thực hiện điều đó.
‫6. 5.
‫Bây giờ là 19. 5.
‫Ah, chúng ta có thể thoát khỏi phòng giam này.
‫Chúng tôi không muốn điều đó.
‫Trên thực tế, không bao giờ sử dụng thanh công cụ thoát X để loại bỏ điều đó.
‫Vì vậy, những gì điều này đã làm là nó lấy một trong ba số này ở đây nhân nó với hàng này, đặt nó
‫vào đây, và sau đó thực hiện lại điều tương tự với một và nhân nó với hàng này.
‫Huh.
‫Nó thật thú vị.
‫Đầu tiên chúng ta hãy xem xét mảng khác của chúng ta A3.
‫Hãy gộp hai A2 và A3 A2 thành A3.
‫Toán hạng không thể được phát cùng với các hình dạng.
‫Hai, ba.
‫Hai, ba, ba.
‫Huh?
‫Các hoạt động không thể được phát cùng nhau.
‫Nó thật thú vị.
‫Tôi nhớ ngay lúc bắt đầu, ở đoạn video khái niệm mà chúng ta đã nói về thời điểm numpy nhanh
‫vì vectơ nó tạo ra mã thông qua một kỹ thuật được gọi là phát sóng.
‫Đây là những gì đang xảy ra ở đây.
‫Nhưng để nhanh như vậy, việc phát sóng có một số quy tắc.
‫Vì vậy, chúng ta hãy tìm kiếm điều đó.
‫Num py phát sóng.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Chúng ta sẽ đi đến số phát tài liệu.
‫Nhấp vào đó.
‫Thuật ngữ phát sóng mô tả cách NumPy xử lý các mảng với các hình dạng khác nhau trong các phép toán số học, đó chính xác
‫là những gì chúng ta đang làm.
‫Chúng tôi đang cố gắng sử dụng một số số học trên các mảng có các hình dạng khác nhau.
‫Vì vậy, có một ba và có một hai.
‫Chúng có các hình dạng khác nhau và đó là lỗi sắp xảy ra.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem ở đây.
‫Theo một số ràng buộc nhất định, mảng nhỏ hơn được phát trên mảng lớn hơn, vì vậy chúng có hình
‫dạng tương thích.
‫Chà, điều đó giải thích những gì đã xảy ra ở đây với một lần một hai.
‫Mảng nhỏ hơn được phát trên mảng lớn hơn, vì vậy chúng có hình dạng tương thích.
‫Điều đó có ý nghĩa bởi vì chúng tôi có ở đây đây là một mảng nhỏ hơn.
‫Nó được phát trên hàng này và sau đó trên hàng này để đầu ra có hình dạng tương thích của
‫mảng lớn hơn.
‫Được rồi, chúng ta sẽ tiếp tục.
‫Có một số ví dụ ở đây.
‫Vì vậy, đây là hai mảng được nhân lên.
‫Chúng có hình dạng giống nhau.
‫Một, hai, ba đến 2 đến 8.
‫Lần B là một lần hai là hai.
‫Hai lần hai là bốn, ba lần hai là sáu.
‫Aha.
‫Điều đó có ý nghĩa.
‫Và sau đó quy tắc phát sóng sẽ nới lỏng ràng buộc này khi hình dạng mảng đáp ứng các ràng buộc nhất định.
‫Được rồi, vậy là tốt rồi.
‫Đây là loại quy trình công việc bạn muốn bắt đầu tham gia, phải không?
‫Là nếu bạn gặp một lỗi như thế này và bạn sẽ luôn luôn có một trong những hình dạng không
‫khớp này, lỗi như các hình dạng khác nhau không tương thích với nhau, một lỗi giá trị.
‫Chúng sẽ xuất hiện mọi lúc trong học máy.
‫Và một phần của việc trở thành nhà khoa học dữ liệu hoặc kỹ sư học máy là đọc tài liệu giống như chúng ta đang
‫làm bây giờ và cố gắng tìm ra cách khắc phục sự cố của chúng ta.
‫Vì vậy quy tắc phát sóng chung.
‫Được rồi, khi hoạt động trên hai mảng, NumPy sẽ so sánh phần tử hình dạng của chúng một cách khôn ngoan, nó bắt đầu với các kích thước theo
‫sau và hoạt động theo cách của nó về phía trước.
‫Hai kích thước tương thích khi chúng bằng nhau hoặc một trong số chúng là một.
‫Bây giờ để tiết kiệm một chút thời gian thay vì xem qua toàn bộ tài liệu, tôi sẽ để điều đó
‫cho bạn.
‫Tôi muốn bạn suy nghĩ về việc thử và tìm ra cách.
‫Làm thế nào chúng ta có thể làm cho hai cái này tương thích với nhau?
‫Làm thế nào chúng ta sẽ đáp ứng nhu cầu phát sóng này?
‫Vì vậy, những gì bạn có thể muốn xem xét là làm thế nào bạn có thể định hình lại a để tương thích với ba để có
‫thể xem xét tìm kiếm đặt trong một nhận xét khác ở đây cách định hình lại mảng numpy.
‫Vì vậy, hãy xem tài liệu phát sóng cùng với việc tìm kiếm thứ gì đó như thế này và sau đó tìm cách làm cho
‫hai hình dạng này được căn chỉnh.
‫Nếu bạn không thể, điều đó hoàn toàn ổn, phải không?
‫Điều này cần một chút thực hành, nhưng chúng ta sẽ xem cách thực hiện trong video trong tương lai.
‫Ngay bây giờ, chúng tôi sẽ tiếp tục với số học của chúng tôi chỉ để kết thúc mọi thứ.
‫Vậy chúng ta đã ở đâu?
‫Chúng tôi đã thực hiện phép nhân.
‫Hãy thử một chia cho từng người.
‫Vì vậy, dấu gạch chéo nhỏ này chia cho bốn và bạn có thể dự đoán điều gì sẽ xảy ra ở đây.
‫Xinh đẹp.
‫Nó hoạt động tốt vì các mảng của chúng ta có hình dạng giống nhau.
‫Được rồi, chúng ta hãy thử một hai.
‫Hãy thử một số phép chia tầng tám hai chia cho a11, hai, bốn.
‫Nhưng chúng ta sẽ thấy những gì không phân chia tầng hoạt động ở đây.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Vì vậy, phân chia tầng, điều này có nghĩa là gì nếu bạn thực hiện hai dấu gạch chéo, bạn có thể đã thấy điều này trong Python.
‫Nếu không, điều đó tốt cho phép chia loại bỏ các số thập phân để bạn có thể thấy ở đây nó làm tròn nó xuống.
‫Nhãn hiệu.
‫Dan So 1. 01 cái. 0, 1. 0, 1. 1.
‫Nhưng con số đó đã được làm tròn xuống 12. 166667 đã được làm tròn xuống hai.
‫Cứ đi đi.
‫Chúng ta đã bỏ lỡ điều gì?
‫Hãy chuyển hình vuông A thành hình vuông hai.
‫Đây là một sức mạnh.
‫Vì vậy, tất cả mọi thứ ở đây sẽ là sức mạnh của hai người.
‫Vì vậy, nếu chúng ta xem xét một mình hai, nó sẽ là một lần một.
‫Hai lần hai là bốn, một lần một là một, 3. 3 lần 3. 3 là 10. 89.
‫Chúng tôi sẽ xác nhận điều đó với Python.
‫Tuyệt vời.
‫10. 89.
‫Đó chỉ là điền vào đó và làm tròn nó ra.
‫Trên thực tế NumPy có một hình vuông mà bạn có thể sử dụng với cái này.
‫Vì vậy, tất cả các hàm này mà bạn thấy ở đây là chúng ta đã trải qua tầm nhìn số học, thiếu sót, v.v. NumPy có tương đương ở đây.
‫Bây giờ, bạn nên sử dụng cái nào?
‫Vâng, nó sẽ phụ thuộc vào quy trình làm việc của bạn tốt nhất.
‫Vì vậy, nếu bạn muốn sử dụng các phép toán ký hiệu, bạn có thể sử dụng điều đó.
‫Hoặc nếu bạn muốn sử dụng hình vuông hoặc thậm chí bạn có thể sử dụng NP thêm tab go to go shift để tìm hiểu chức năng của nó.
‫Hãy tìm ra ở đây docstring thêm phần tử đối số khôn ngoan.
‫Vì vậy, hãy thử cái đó một cái.
‫Tương tự như chỉ làm một cộng một.
‫Tuyệt vời.
‫Tôi có một vài cái nữa.
‫Tôi đã thắng modulo.
‫Điều này sẽ cho chúng ta thấy phần còn lại.
‫Vậy a1 chia hết cho hai.
‫Hãy xem nó sẽ đi đến đâu.
‫Một chia hai.
‫Đi nào.
‫Mô-đun NumPy.
‫Maude.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Trả lại phần tử phần còn lại khôn ngoan của phép chia.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, đây là
‫một lần nữa, tôi đang cố gắng minh họa loại quy trình làm việc mà bạn hướng tới nếu bạn không chắc chắn về điều gì đó.
‫Bạn luôn có thể tra cứu tài liệu và xem qua.
‫Đó là những gì chúng tôi đã làm với việc phát sóng.
‫Chúng tôi vừa làm điều đó với modulo.
‫Nếu chúng ta chia mọi phần tử theo một modulo hai, nó sẽ cho chúng ta thấy phần còn lại còn sót lại.
‫Vì vậy, chúng ta hãy làm một hai, mô-đun hai.
‫Vì vậy, đây chỉ là cho chúng ta thấy phần còn lại của những gì còn lại sau khi chúng ta đã chia mọi thứ cho hai người.
‫Và nếu bạn muốn cấp số nhân, nếu bạn không chắc chắn đây là gì, đừng lo lắng.
‫Hiện tại, nó chỉ để làm nổi bật kiểu số học mà bạn có thể làm trong numpy sẽ
‫tính theo cấp số nhân của mọi thứ trong một mảng và nếu bạn muốn ghi nhật ký, bạn có thể thấy
‫điều này xuất hiện trong các dự án tương lai của một mảng mà bạn có thể sử dụng Nhật ký NP.
‫Vì vậy, đó là một chuyến tham quan vòng xoáy về một số hàm số học mà bạn có thể thực hiện trong NumPy.
‫Hãy nhớ rằng, nếu bạn có thể tưởng tượng ra nó, bạn có thể sẽ làm được.
‫Đây chỉ là bề mặt trầy xước.
‫Vì vậy, trước video tiếp theo, chúng ta có
‫một bài thực hành xung quanh việc tạo một số mảng của riêng bạn và sau đó sử dụng một số hàm số học trên chúng.
‫Hãy nhớ rằng, nếu nghi ngờ, hãy chạy mã nếu bạn không chắc chắn về điều gì đó.
‫Hãy xem tài liệu numpy.
‫Xem nếu bạn có thể tìm ra nó.
‫Hẹn gặp lại các bạn trong video tiếp theo.
‫Chúng ta sẽ đề cập đến một chủ đề nhỏ gọi là tổng hợp, nhưng chúng ta sẽ để dành nó cho video tiếp theo.
‫Hẹn sớm gặp lại.