‫Content de te revoir.
‫Maintenant, la dernière vidéo, nous avons appris quelques petites astuces arithmétiques et nous avons appris que l'arithmétique
‫est un mot sophistiqué pour les opérations mathématiques que nous pouvons faire sur Empire.
‫À droite.
‫Et maintenant, nous allons en apprendre un peu plus sur la manipulation de résolutions plus élevées via l'agrégation.
‫Notre agrégation est un autre de ces mots fantaisistes.
‫Permet à Google de définir l'agrégation.
‫La formation d'un certain nombre de choses dans un cluster, oui, c'est un peu ce que nous allons faire.
‫Donc agrégation effectuant la même opération sur un certain nombre de choses.
‫Et dans notre cas, le nombre de choses est notre nombre plus élevé.
‫Jetons donc un coup d'œil.
‫Vous connaissez peut-être la méthode Some.
‫Alors dot certains ou python certains.
‫Faisons donc une liste.
‫La liste Lista est égale à un à trois, agréable et simple.
‫Et nous allons taper la liste.
‫Lister.
‫Cette liste n'est pas définie, bien sûr, nous faisons des fautes de frappe, tapez Pyfrom list.
‫Donc, si nous voulions obtenir le total de la liste, nous pourrions taper cette liste.
‫Et maintenant, c'est une fonction python juste là.
‫Quelques.
‫Mais non, il a sa propre version de cela, alors voyons, revenons à notre tableau A-1, qui est beaucoup plus TRUSTe
‫Eh bien, pas beaucoup plus, mais c'est juste un type différent pour lister la liste, même
‫bien qu'il contienne les mêmes informations.
‫C'est dans un type non, haut et sec, alors jetons un coup d'œil.
‫Que pouvons-nous faire avec un?
‫Nous pouvons en appeler et nous en aurons six.
‫On peut aussi appeler MPLX, certains sur A1.
‫Nous en obtenons également six.
‫D'ACCORD.
‫Maintenant, pourquoi y aurait-il des fonctions différentes ici ?
‫Et quelle est la principale différence entre ces deux ?
‫Cela peut prêter à confusion, d'avoir deux manières différentes d'effectuer la même agrégation sur un ensemble de données.
‫Et rappelez-vous que l'agrégation effectue simplement la même opération sur un certain nombre de choses.
‫Some n'est qu'une agrégation pour additionner tous les éléments d'un certain tableau les plus anciens.
‫Maintenant, le petit détail que vous pouvez utiliser ici est celui que
‫vous devriez utiliser, que ce soit Python, certains ou ENPI ou certains, est d'utiliser les méthodes de Python sur les types de données Python et d'utiliser les méthodes numpties sur les tableaux Naoum
‫PI.
‫Voilà donc quelques-uns.
‫En fait, j'ai rappelé celui-ci dans la démarque, donc c'est un peu plus facile à lire, nous ne voulons pas d'en-tête.
‫Nous allons mettre cela dans le code.
‫C'est donc notre anecdote.
‫L'ENPI en a reçu.
‫On y va.
‫Maintenant, disons ceci en action, nous allons donc créer un énorme Nampara.
‫Un tableau massif, cela démontrera vraiment la puissance de la vitesse à laquelle un empire peut être, rappelez-vous comment nous avons parlé au
‫début et créer un tableau massif avec 100 000 éléments différents ?
‫Ce ne sera pas trop rare pour les problèmes d'apprentissage automatique.
‫Donc, ils iraient à la taille 100000.
‫Regardons juste pour voir à quoi cela ressemble, un tableau massif.
‫Regardons les 100 premiers éléments.
‫On y va.
‫Tous les nombres aléatoires ici pourraient réduire cela à 10, nous avons donc un peu plus d'espace.
‫Merveilleux.
‫Maintenant, nous allons utiliser l'un des cahiers de Jupiter ou les fonctions magiques de Python avec rappel, une fonction magique
‫a un petit signe de pourcentage au début de celle-ci.
‫Nous avons le temps et cela va chronométrer combien de temps une ligne de code particulière prend pour s'exécuter.
‫Nous allons essayer Python certains donc certains à travers un tableau massif.
‫Nous allons juste mettre un petit commentaire ici.
‫Donc Python certains et puis le temps que nous voulons numpties un tableau massif.
‫Et nous allons mettre un petit commentaire ici, numpties.
‫Alors lançons ceci et voyons ce qui se passe.
‫Cela peut prendre un peu de temps car cela additionne 100 000 nombres différents.
‫Alors qu'avons-nous ici?
‫Eh bien, la première ligne va être dédiée à cette ligne ici, et la deuxième ligne va
‫être dédiée aux numpties.
‫Donc, la première ligne pour certains sur l'utilisation de Python, certains sur 100 000 nombres différents ont pris dix-sept
‫virgule neuf millisecondes par boucle.
‫Plus ou moins deux virgule neuf, quatre millisecondes, 10 boucles, mais numpties certaines non payées, certaines entrées qui peuvent
‫ou non, certaines ont pris 34 micro.
‫Ce petit symbole ici est Mbewe quatre microsecondes.
‫Alors convertissons cela.
‫Nous voulons des microsecondes à des millisecondes.
‫Égal à une microseconde équivaut à zéro point zéro zéro une milliseconde.
‫Alors convertissons-nous.
‫Ce ne sont que des secondes que nous voulons convertir en microsecondes, dix-sept
‫virgule neuf millisecondes, en fait deux microsecondes.
‫On y va.
‫Ainsi, dix-sept virgule neuf millisecondes équivalent à dix-sept mille neuf cents microsecondes.
‫Mon Dieu.
‫Donc dix-sept mille neuf cents divisés par 34.
‫Égal à 526, ce qui signifie que numpties enpi certains est 500 et vingt fois plus rapide que Python, certains.
‫Donc, à l'avenir, souvenez-vous de cette friandise ici, si vous travaillez avec des nombres, les données élevées utilisent des
‫méthodes num pi, mais si vous travaillez avec des types de données Python, utilisez des méthodes python car pour revenir
‫au début, numpties a été optimisé pour effectuer des opérations numériques calculs.
‫Ainsi, chaque fois que vous souhaitez effectuer des calculs numériques, n'oubliez pas d'utiliser la version num pi
‫d'une fonction d'agrégation.
‫Et en parlant de fonctions d'agrégation, jetons un coup d'œil à quelques autres, nous allons voir qui jettera un œil à notre
‫deuxième tableau que nous avons créé.
‫Voilà notre fidèle bidimensionnel arrivé d'avant.
‫Trouvons l'essentiel de cela.
‫Donc, votre ordinateur portable principal un deux trois virgule six trois trois.
‫Beau.
‫Maintenant, le principal serait d'ajouter ces un plus deux plus trois virgule trois plus quatre plus cinq quatre
‫six virgule cinq, puis de diviser par le nombre total d'articles.
‫Alors six, on ne fera pas ça.
‫Mais c'est comme ça qu'on trouve le principal.
‫Si nous voulions le maximum, vous pouvez utiliser MPEG Max.
‫Si on voulait le minimum, on peut faire et brancher.
‫Si nous voulions l'écart type, nous pouvons étudier l'écart type, rappelez-vous, nous pouvons toujours appuyer sur
‫l'onglet Maj pour calculer l'écart type le long de l'axe spécifié.
‫Si nous ne passons pas d'accès, cela va le faire sur l'ensemble du tableau, ce que nous voulons.
‫Merveilleux.
‫Et si nous voulons la variance, nous pouvons faire ENPI via un double décalage merveilleux pour calculer la variance le long
‫de l'axe spécifié.
‫Et maintenant, vous pourriez dire, Daniel, qu'est-ce qu'un écart type et qu'est-ce qu'un écart
‫?
‫Eh bien, l'écart.
‫Mettons un peu de courant ici.
‫Ce dont vous devez vous souvenir, c'est qu'une variance est égale à la mesure du degré moyen auquel chaque
‫nombre est différent du principal.
‫Nous voulons donc qu'une variance plus élevée soit égale à une large gamme de nombres.
‫Une variance inférieure équivaut à une plage de nombres inférieure.
‫Beau.
‫Et maintenant, l'écart type, la définition formelle est que l'écart type est égal à l'écart type
‫est une mesure de l'écart entre un groupe de nombres et le principal.
‫L'écart type n'est en fait que la racine carrée de la variance.
‫Essayons donc ceci.
‫Nous avons donc MPLX.
‫Il existe une autre fonction d'agrégation.
‫La racine carrée de l'ENPI via deux doit être égale à l'écart type.
‫Alors écrivons ceci.
‫L'écart-type est égal à la racine carrée du décalage de la variance.
‫On y va.
‫Ces deux nombres sont identiques.
‫Maintenant, si vous souhaitez approfondir un peu les mathématiques derrière l'écart type, la variance, je vous
‫laisserai quelques résultats dans la section des ressources.
‫Sinon, dans la prochaine vidéo, nous verrons un peu plus d'un exemple de ces deux-là.
‫En pratique, il s'agit d'un concept important à connaître pour aller de l'avant dans tout type de science des données, d'apprentissage
‫automatique ou de travail statistique.
‫Alors faisons une petite pause, jouons avec certaines fonctions d'agrégation que vous avez vues sur certains des tableaux
‫que nous avons créés ou créez les vôtres.
‫Et je te verrai dans une seconde.