‫مرحبًا بعودتك.
‫وفي الفيديو الأخير تعلمنا القليل من الحيل الحسابية.
‫وتعلمنا أن الحساب هو كلمة خيالية للعمليات الرياضية التي يمكننا إجراؤها على المصفوفات المعقدة.
‫والآن سنتعلم المزيد عن معالجة مصفوفات NumPy من خلال التجميع.
‫الآن ، التجميع هو واحد آخر من تلك الكلمات الفاخرة.
‫دعونا جوجل ذلك.
‫حدد التجميع.
‫تشكيل عدد من الأشياء في كتلة.
‫نعم ، هذا نوع من ما سنفعله.
‫إذن التجميع ، إجراء نفس العملية على عدد من الأشياء.
‫وفي حالتنا ، فإن عدد الأشياء هو صفيفنا المقسم.
‫لذلك دعونا نلقي نظرة.
‫قد تكون على دراية بطريقة الجمع.
‫لذلك بعض أو بعض الثعبان.
‫لذلك دعونا نصنع قائمة.
‫القائمة التي نسردها تساوي واحدًا ، اثنان ، ثلاثة.
‫لطيفة وبسيطة وسنذهب إلى قائمة الكتابة.
‫قائمة.
‫لم يتم تعريف القائمة المدرجة.
‫بالطبع ، نحن نرتكب أخطاء مطبعية.
‫هناك نذهب.
‫اكتب قائمة بايثون.
‫لذلك إذا أردنا الحصول على إجمالي القائمة المدرجة ، فيمكننا كتابة هذه القائمة المدرجة.
‫الآن ، هذه وظيفة بيثون هناك.
‫بعض.
‫لكن NumPy لها نسختها الخاصة من هؤلاء.
‫لذلك دعونا نرى ، دعنا نعود إلى مصفوفة واحدة لدينا ، والتي هي أكثر ثقة.
‫حسنًا ، ليس أكثر من ذلك بكثير ، ولكنه مجرد نوع مختلف لإدراج القائمة ، على الرغم من أنها تحتوي
‫على نفس المعلومات.
‫إنه في مصفوفة من النوع numpy و D.
‫لذلك دعونا نلقي نظرة.
‫ماذا يمكننا ان نفعل بواحد؟
‫يمكننا استدعاء البعض منها وسنحصل على ستة.
‫يمكننا أيضًا استدعاء NP البعض على واحد.
‫حصلنا على ستة كذلك.
‫تمام.
‫الآن ، لماذا سيكونان وظائف مختلفة هنا وما هو الفرق الرئيسي بينهما؟
‫يمكن أن يكون الأمر مربكًا عند وجود طريقتين مختلفتين لإجراء نفس التجميع على مجموعة من البيانات وتذكر التجميع
‫الذي يؤدي فقط نفس العملية على عدد من الأشياء.
‫بعضها مجرد تجميع لإضافة جميع عناصر مصفوفة أو قائمة معينة.
‫الآن الشيء الصغير الذي يمكنك استخدامه هنا هو المبلغ الذي
‫يجب أن تستخدمه ، سواء كان Python بعضًا أو NP ، يستخدم البعض طرق Python على أنواع بيانات Python ويستخدمون أساليب غير PI على المصفوفات المعقدة.
‫إذن هذا بعض.
‫في الواقع ، قد نقوم بهذا في تخفيض السعر ، لذا من الأسهل قليلاً قراءته.
‫لا نريد العنوان الأول.
‫سنضع هذا في الكود.
‫إذن هذا هو طعامنا الشهي.
‫ودفع البعض.
‫هناك نذهب.
‫الآن دعونا نرى هذا في العمل.
‫لذلك سنقوم بإنشاء مصفوفة ضخمة مكدسة.
‫مجموعة ضخمة.
‫سيوضح هذا حقًا قوة مدى السرعة التي يمكن أن تكون بها numpy.
‫تذكر كيف تحدثنا عنه في البداية.
‫سننشئ مصفوفة ضخمة تحتوي على 100000 عنصر مختلف.
‫لن يكون هذا نادرًا جدًا بالنسبة لمشاكل التعلم الآلي.
‫لذا ها نحن ذا.
‫الحجم 100،000.
‫دعنا فقط نعرض فقط حتى نتمكن من رؤية كيف يبدو.
‫مجموعة ضخمة.
‫لنعرض أول 100 عنصر.
‫هناك نذهب.
‫كل الأرقام العشوائية.
‫رائعة.
‫يمكننا تقليل ذلك إلى عشرة ، لذلك لدينا مساحة أكبر قليلاً.
‫رائع.
‫سنستخدم الآن أحد دفاتر Jupyter أو وظائف Python السحرية مع التذكر ، الوظيفة السحرية
‫لها علامة النسبة المئوية الصغيرة في بدايتها.
‫لدينا الوقت وهذا سيذهب إلى الوقت.
‫كم من الوقت يستغرق سطر معين من التعليمات البرمجية للتشغيل؟
‫سنحاول استخدام الثعبان حتى البعض الآخر عبر مصفوفة ضخمة.
‫سنضع تعليقًا صغيرًا هنا.
‫إذاً ، بايثون بعض الوقت ثم حان وقت ذلك.
‫نريد بعض المصفوفة الضخمة في num pi.
‫وسنضع تعليقًا صغيرًا هنا.
‫الآن بعض.
‫لذلك دعونا نجري هذا ونرى ما سيحدث.
‫الآن ، قد يستغرق الأمر بعض الوقت لأنه يجمع ما يصل إلى 100000 رقم مختلف.
‫وذلك ما قد وصلنا إلى هنا؟
‫حسنًا ، سيتم تخصيص السطر الأول تجاه هذا السطر هنا ، وسيتم تخصيص السطر الثاني
‫نحو بعض العناصر غير pi.
‫لذا ، فإن السطر الأول الذي تم جمعه باستخدام بايثون ، والذي بلغ عدده 100000 رقم مختلف ، استغرق 17. 9 مللي ثانية لكل حلقة.
‫زائد أو -2. 94 مللي ثانية ، عشر حلقات.
‫ولكن الآن ينطوي على بعض التأثير.
‫وضع البعض ذلك الأمبير ، أخذ البعض 34 ميكرو.
‫هذا الرمز الصغير هنا هو أربعة ميكروثانية.
‫لذلك دعونا نحول ذلك.
‫نريد ميكروثانية إلى ميلي ثانية.
‫يساوي واحد ميكرو ثانية يساوي 0. 001 مللي ثانية.
‫لذلك دعونا نتحول.
‫هذه مجرد ثواني.
‫نريد تحويل ذلك إلى ميكروثانية.
‫7. 9 مللي ثانية ، في الواقع 2 ميكرو ثانية.
‫هناك نذهب.
‫إذن 17. 9 مللي ثانية تساوي 17900 ميكرو ثانية.
‫رباه.
‫إذن 17900 مقسومة على 34.
‫يساوي 526.
‫هذا يعني عدد الفطائر ، مجموع npc أسرع 526 مرة من مجموع بايثون.
‫لذا من الآن فصاعدًا ، تذكر الحكاية هنا ، إذا كنت تعمل باستخدام بيانات NumPy ، فاستخدم طرق numpy.
‫ولكن إذا كنت تعمل باستخدام أنواع بيانات Python ، فاستخدم طرق python.
‫نظرًا لأننا نعود إلى البداية ، فقد تم تحسين numpy لإجراء العمليات الحسابية العددية.
‫لذلك ، عندما تريد إجراء حسابات رقمية ، تذكر دائمًا استخدام الإصدار المجزأ
‫لوظيفة التجميع.
‫وبالحديث عن دوال التجميع ، دعنا نلقي نظرة على المزيد من الأمور التي سنذهب إليها وسنلقي نظرة على المصفوفة
‫الثانية التي أنشأناها.
‫هناك مجموعتنا الموثوقة ثنائية الأبعاد من قبل.
‫دعونا نجد الرئيسي لهذا.
‫إذن لدينا NP الرئيسي A2 3. 633.
‫جميلة.
‫الآن سيكون الأساسي إذا جمعنا هذين زائد واحد زائد 3. 3 زائد أربعة زائد خمسة زائد 6. 5 ، ثم قسمة العدد الإجمالي
‫للعناصر.
‫ستة ، لن نفعل ذلك ، لكن هذه هي الطريقة التي تجد بها المتوسط.
‫إذا أردنا الحد الأقصى ، يمكنك استخدام MP كحد أقصى.
‫إذا أردنا الحد الأدنى ، فيمكننا عمل MP min.
‫إذا أردنا الانحراف المعياري ، فيمكننا القيام بـ STD ، وهو الانحراف المعياري.
‫تذكر أنه يمكننا دائمًا الضغط على علامة تبويب shift ، وحساب الانحراف المعياري على طول المحور المحدد.
‫إذا لم نجتاز أي وصول ، فسوف تفعل ذلك على المصفوفة بأكملها ، وهذا ما نريده.
‫رائع.
‫وإذا أردنا التباين ، فيمكننا إجراء np على علامتي تبويب إزاحة رائعتين ، وحساب التباين على طول
‫المحور المحدد.
‫والآن ربما تقول ، دانييل ، ما هو الانحراف المعياري بحق الجحيم وما هو التباين
‫بحق الجحيم؟
‫حسن التباين ، دعنا نضع نقطة صغيرة هنا.
‫ما تحتاج إلى تذكره هو أن التباين يساوي قياس متوسط الدرجة التي يختلف فيها
‫كل رقم عن المتوسط.
‫لذلك نريد أن يكون التباين الأعلى يساوي نطاقًا أوسع من الأرقام.
‫الفرق الأقل يساوي نطاقًا أقل من الأرقام.
‫جميلة.
‫والآن الانحراف المعياري.
‫التعريف الرسمي هو الانحراف المعياري يساوي.
‫الانحراف المعياري هو مقياس لكيفية انتشار مجموعة من الأرقام من الرئيسي.
‫الانحراف المعياري هو في الواقع الجذر التربيعي للتباين.
‫لذلك دعونا نجرب هذا.
‫لذلك حصلنا على MMP.
‫هناك دالة تجميع أخرى ، يجب أن يكون الجذر التربيعي لـ NP على اثنين مساويًا للانحراف المعياري.
‫لذلك دعونا نكتب هذا.
‫الانحراف المعياري يساوي الجذر التربيعي للتباين.
‫التحول والدخول.
‫هناك نذهب.
‫هذان الرقمان متماثلان.
‫الآن ، إذا كنت ترغب في إلقاء نظرة أكثر قليلاً على الرياضيات وراء الانحراف المعياري
‫والتباين ، فسأترك لك بعض الموارد في قسم الموارد.
‫بخلاف ذلك ، في الفيديو التالي سنرى أكثر قليلاً من مثال لهذين الاثنين.
‫من الناحية العملية ، من المهم معرفة المضي قدمًا في أي نوع من علوم البيانات أو التعلم الآلي
‫أو العمل الإحصائي.
‫لذلك دعونا نأخذ استراحة سريعة.
‫جرّب بعض وظائف التجميع التي رأيتها في بعض المصفوفات التي أنشأناها أو أنشأناها
‫بنفسك.
‫وسأراكم في ثانية.