‫Willkommen zurück.
‫Im letzten Video haben wir ein paar kleine arithmetische Tricks gelernt und wir haben gelernt, dass
‫Arithmetik ein schickes Wort für mathematische Operationen ist, die wir auf Empire ausführen können.
‫Rechts.
‫Und jetzt werden wir etwas mehr darüber lernen, wie man höhere Auflösungen durch Aggregation manipuliert.
‫Unsere Aggregation ist ein weiteres dieser ausgefallenen Worte.
‫Ermöglicht Google und die Definition der Aggregation.
‫Die Bildung einer Reihe von Dingen zu einem Cluster, ja, das werden wir tun.
‫Die Aggregation führt also dieselbe Operation für eine Reihe von Dingen aus.
‫Und in unserem Fall ist die Zahl der Dinge unsere Zahl höher.
‫Schauen wir also mal rein.
‫Vielleicht kennen Sie die Methode some.
‫Also Punkt einige oder Python einige.
‫Machen wir also eine Liste.
‫Lista list gleich eins bis drei, schön und einfach.
‫Und wir gehen zur Typenliste.
‫Aufführen.
‫Diese Liste ist natürlich nicht definiert, wir machen Tippfehler, los geht's, geben Sie Pyfrom list ein.
‫Wenn wir also die Gesamtzahl der Liste erhalten wollten, könnten wir diese Liste mit einer Liste eingeben.
‫Und jetzt ist das eine Python-Funktion genau dort.
‫Etwas.
‫Aber nein, er hat seine eigene Version davon, also mal sehen, gehen wir zurück
‫zu unserem A-1-Array, das viel mehr ist obwohl es die
‫gleichen Informationen enthält.
‫Es ist in einem Typ Nr., hoch und trocken, also lasst uns einen Blick darauf werfen.
‫Was können wir mit einem machen?
‫Wir können einige anrufen und wir werden sechs bekommen.
‫Wir können auch MPLX anrufen, einige auf A1.
‫Wir bekommen auch sechs.
‫OK.
‫Warum sollte es hier unterschiedliche Funktionen geben?
‫Und was ist der Hauptunterschied zwischen diesen beiden?
‫Es kann verwirrend werden, da es zwei verschiedene Möglichkeiten gibt, dieselbe Aggregation für einen Datensatz durchzuführen.
‫Und denken Sie daran, dass die Aggregation einfach dieselbe Operation für eine Reihe von Dingen ausführt.
‫Einige sind nur eine Aggregation, um alle Elemente eines bestimmten Arrays am ältesten zu addieren.
‫Der kleine Leckerbissen, den Sie hier verwenden können,
‫ist der, von dem einige Sie verwenden sollten, sei es Python, einige oder ENPI oder einige, die Python-Methoden für Python-Datentypen und numpties-Methoden für Naoum-PI-Arrays verwenden.
‫Das ist also einiges.
‫Eigentlich im Markdown daran erinnert, damit das etwas leichter zu lesen ist, wir wollen keine Überschrift.
‫Wir werden dies in Code einfügen.
‫Das ist also unser Leckerbissen.
‫ENPI hat welche.
‫Na, bitte.
‫Sagen wir das jetzt in Aktion, also werden wir ein riesiges Nampara erstellen.
‫Ein riesiges Array, das wird wirklich demonstrieren, wie schnell ein Imperium sein kann. Erinnern Sie sich, wie wir gleich zu Beginn gesprochen
‫haben, und erstellen Sie ein riesiges Array mit 100.000 verschiedenen Elementen?
‫Dies ist bei Problemen mit maschinellem Lernen nicht ungewöhnlich.
‫Sie würden also die Größe 100000 erreichen.
‫Sehen wir uns das an, damit wir sehen können, wie es aussieht, ein riesiges Array.
‫Sehen wir uns die ersten 100 Elemente an.
‫Na, bitte.
‫Alle Zufallszahlen hier können das auf 10 reduzieren, damit wir etwas mehr Platz haben.
‫Wunderbar.
‫Jetzt verwenden wir eines der Jupiter-Notebooks oder Pythons magische Funktionen mit merken, eine magische
‫Funktion hat ein kleines Prozentzeichen am Anfang.
‫Wir haben die Zeit dafür und dies wird die Zeit bestimmen, wie lange eine bestimmte Codezeile benötigt, um ausgeführt zu werden.
‫Wir werden Python einige, einige in einem riesigen Array ausprobieren.
‫Wir werden hier nur einen kleinen Kommentar hinterlassen.
‫Also Python etwas und dann wollen wir numpties ein riesiges Array.
‫Und wir werden hier einen kleinen Kommentar abgeben, Dummköpfe.
‫Lassen Sie uns das also ausführen und sehen, was passiert.
‫Es kann eine Weile dauern, da 100.000 verschiedene Zahlen addiert werden.
‫Was haben wir also hier?
‫Nun, die erste Zeile wird dieser Zeile hier gewidmet sein und die zweite Zeile wird
‫den Nummern gewidmet sein.
‫Die erste Zeile für einige über die Verwendung von Python, einige über 100000 verschiedene Zahlen, dauerte siebzehn
‫Komma neun Millisekunden pro Schleife.
‫Plus oder minus zwei Komma neun, vier Millisekunden, 10 Schleifen, aber einige unbezahlt, einige Eingaben, die möglicherweise oder
‫nicht erforderlich sind, einige brauchten 34 Mikro.
‫Dieses kleine Symbol hier ist Mbewe vier Mikrosekunden.
‫Also lass uns das konvertieren.
‫Wir wollen Mikrosekunden bis Millisekunden.
‫Entspricht einer Mikrosekunde entspricht null Komma null null einer Millisekunde.
‫Also lass uns konvertieren.
‫Das sind nur Sekunden, die wir in Mikrosekunden umrechnen wollen, siebzehn
‫Komma neun Millisekunden, eigentlich zwei Mikrosekunden.
‫Na, bitte.
‫Siebzehn Komma neun Millisekunden entsprechen also siebzehntausendneunhundert Mikrosekunden.
‫Meine Güte.
‫Also siebzehntausendneunhundert geteilt durch 34.
‫Entspricht 526, was bedeutet, dass numpties enpi einige 500 und zwanzigmal schneller ist als Python, einige.
‫Denken Sie also in Zukunft daran, dass hier ein Leckerbissen verwendet wird. Wenn Sie mit Zahlen
‫arbeiten, verwenden hohe Daten num pi-Methoden, aber wenn Sie mit Python-Datentypen arbeiten, verwenden Sie Python-Methoden, da numpties
‫zum Anfang optimiert wurden, um numerische Werte auszuführen Berechnungen.
‫Wenn Sie also numerische Berechnungen durchführen möchten, denken Sie immer daran, die num pi-Version einer
‫Aggregationsfunktion zu verwenden.
‫Und wenn wir von Aggregationsfunktionen sprechen, werfen wir einen Blick auf ein paar mehr. Wir werden uns ansehen, wer sich unser zweites
‫Array ansehen wird, das wir erstellt haben.
‫Da ist unsere treue zweidimensionale von früher angekommen.
‫Lassen Sie uns das Wesentliche herausfinden.
‫Also Ihr Laptop ist ein zwei drei Komma sechs drei drei.
‫Wunderschönen.
‫Die Hauptsache wäre, wenn wir diese Punkte eins plus zwei plus drei Komma drei plus vier plus fünf vier
‫sechs Komma fünf addieren und dann durch die Gesamtzahl der Elemente dividieren.
‫Also sechs, das werden wir nicht tun.
‫Aber so finden Sie das Wichtigste.
‫Wenn wir das Maximum wollten, können Sie MPEG Max verwenden.
‫Wenn wir das Minimum wollten, können wir es tun und anschließen.
‫Wenn wir die Standardabweichung wollten, können wir die Standardabweichung untersuchen. Denken Sie daran, wir können immer die
‫Umschalttaste drücken, um die Standardabweichung entlang der angegebenen Achse zu berechnen.
‫Wenn wir keinen Zugriff übergeben, wird es über das gesamte Array durchgeführt, was wir wollen.
‫Wunderbar.
‫Und wenn wir die Varianz wollen, können wir ENPI über eine Zwei-Wunder-Verschiebung durchführen, um die Varianz entlang der angegebenen Achse
‫zu berechnen.
‫Und jetzt könntest du sagen, Daniel, was zum Teufel ist eine Standardabweichung und was zum Teufel
‫eine Varianz?
‫Nun, Varianz.
‫Lassen Sie uns hier ein wenig Strom setzen.
‫Was Sie sich merken müssen, ist, dass eine Varianz gleich dem Maß für den durchschnittlichen Grad ist, in dem sich
‫jede Zahl von der Hauptzahl unterscheidet.
‫Wir wollen also, dass eine höhere Varianz einem breiten Zahlenbereich entspricht.
‫Eine niedrigere Varianz entspricht einem niedrigeren Zahlenbereich.
‫Wunderschönen.
‫Und jetzt ist die Standardabweichung, die formale Definition ist Standardabweichung gleich Standardabweichung, ein Maß
‫dafür, wie weit eine Gruppe von Zahlen von der Hauptzahl entfernt ist.
‫Die Standardabweichung ist eigentlich nur die Quadratwurzel der Varianz.
‫Probieren wir es also aus.
‫Also haben wir MPLX bekommen.
‫Es gibt eine weitere Aggregationsfunktion.
‫Die Quadratwurzel von ENPI über eine Zwei sollte gleich der Standardabweichung sein.
‫Also lass uns das aufschreiben.
‫Die Standardabweichung entspricht der Quadratwurzel der Varianzverschiebung in.
‫Na, bitte.
‫Diese beiden Zahlen sind gleich.
‫Wenn Sie nun etwas mehr über die Mathematik hinter der Standardabweichung, der Varianz, erfahren möchten, lasse
‫ich einige Ergebnisse im Abschnitt "Ressourcen" für Sie.
‫Ansonsten sehen wir im nächsten Video ein bisschen mehr von diesen beiden Beispielen.
‫In der Praxis sind sie ein wichtiges Konzept für jede Art von Data Science, maschinellem Lernen
‫oder statistischen Arbeiten.
‫Machen wir also eine kurze Pause, spielen Sie mit einigen Aggregationsfunktionen, die Sie in einigen der von uns erstellten
‫Arrays gesehen haben, oder erstellen Sie Ihre eigenen.
‫Und wir sehen uns gleich.