‫Selamat datang kembali.
‫Sekarang, video terakhir, kami mempelajari beberapa trik aritmatika kecil dan kami belajar bahwa aritmatika adalah
‫kata yang bagus untuk operasi matematika yang dapat kita lakukan di Empire.
‫Benar.
‫Jadi sekarang kita akan belajar lebih banyak tentang memanipulasi resolusi yang lebih tinggi melalui agregasi.
‫Agregasi kami adalah salah satu dari kata-kata mewah itu.
‫Memungkinkan Google dan menentukan agregasi.
‫Pembentukan beberapa hal menjadi sebuah cluster, ya, itulah yang akan kita lakukan.
‫Jadi agregasi melakukan operasi yang sama pada beberapa hal.
‫Dan dalam kasus kami, jumlah hal adalah jumlah kami yang lebih tinggi.
‫Jadi mari kita lihat.
‫Anda mungkin akrab dengan beberapa metode.
‫Jadi dot some atau python some.
‫Jadi mari kita buat daftar.
‫Daftar lista sama dengan satu sampai tiga, bagus dan sederhana.
‫Dan kita akan pergi mengetik daftar.
‫Daftar.
‫Daftar ini tidak ditentukan, tentu saja, kami membuat kesalahan ketik, ketik Pyfrom list.
‫Jadi jika kita ingin mendapatkan total daftar, kita bisa mengetikkan beberapa daftar daftar ini.
‫Dan sekarang itu fungsi python di sana.
‫Beberapa.
‫Tapi tidak, dia memiliki versinya sendiri untuk ini, jadi mari kita lihat, mari kembali ke array A-1 kita, yang jauh
‫lebih PERCAYA Yah, tidak lebih banyak, tapi itu hanya tipe yang berbeda untuk membuat daftar,
‫bahkan meskipun mengandung informasi yang sama.
‫Itu dalam tipe tidak, tinggi dan kering, jadi mari kita lihat.
‫Apa yang bisa kita lakukan dengan satu?
‫Kita bisa memanggil beberapa dan kita akan mendapatkan enam.
‫Kami juga dapat memanggil MPLX, beberapa di A1.
‫Kami mendapatkan enam juga.
‫OKE.
‫Sekarang, mengapa ada fungsi yang berbeda di sini?
‫Dan apa perbedaan utama antara keduanya?
‫Ini bisa membingungkan, memiliki dua cara berbeda untuk melakukan agregasi yang sama pada sekumpulan data.
‫Dan ingat agregasi hanya melakukan operasi yang sama pada beberapa hal.
‫Beberapa hanyalah agregasi untuk menjumlahkan semua elemen dari array tertentu yang paling tua.
‫Sekarang, sedikit berita gembira yang dapat Anda gunakan di sini
‫adalah beberapa yang harus Anda gunakan, apakah itu Python, beberapa atau ENPI atau beberapa, adalah menggunakan metode Python pada tipe data Python dan menggunakan metode numpties pada array Naoum PI.
‫Jadi ini beberapa.
‫Sebenarnya mengingatkan yang ini di markdown, jadi agak lebih mudah dibaca, kami tidak ingin menuju satu.
‫Kami akan memasukkan ini ke dalam kode.
‫Jadi ini adalah berita gembira kami.
‫ENPI punya beberapa.
‫Di sana kita pergi.
‫Sekarang, katakan ini dalam tindakan, jadi kita akan membuat Nampara besar-besaran.
‫Array besar, ini benar-benar akan menunjukkan kekuatan seberapa cepat sebuah kerajaan, ingat bagaimana kita berbicara tentang di awal
‫dan membuat array besar dengan 100.000 elemen yang berbeda?
‫Ini tidak akan terlalu umum untuk masalah pembelajaran mesin.
‫Jadi mereka akan pergi ke ukuran 100000.
‫Mari kita lihat saja agar kita bisa melihat seperti apa, array besar-besaran.
‫Mari kita lihat 100 elemen pertama.
‫Di sana kita pergi.
‫Semua angka acak di sini mungkin menguranginya menjadi 10, jadi kami memiliki sedikit lebih banyak ruang.
‫Luar biasa.
‫Sekarang kita akan menggunakan salah satu notebook Jupiter atau fungsi ajaib Python dengan mengingat, fungsi
‫ajaib memiliki tanda persentase kecil di awal.
‫Kami punya waktu dan ini akan menunjukkan berapa lama baris kode tertentu diperlukan untuk dijalankan.
‫Kami akan mencoba Python beberapa jadi beberapa di array besar.
‫Kami hanya akan memberikan sedikit komentar di sini.
‫Jadi Python beberapa dan kemudian waktu kami ingin numpties beberapa array besar.
‫Dan kami akan memberikan sedikit komentar di sini, numpties.
‫Jadi mari kita jalankan ini dan lihat apa yang terjadi.
‫Mungkin perlu beberapa saat karena menjumlahkan 100.000 angka yang berbeda.
‫Jadi apa yang kita dapatkan di sini?
‫Nah, baris pertama akan didedikasikan untuk baris ini di sini, dan baris kedua akan
‫didedikasikan untuk numpties.
‫Jadi baris pertama untuk beberapa yang menggunakan Python, beberapa di 100000 nomor yang berbeda membutuhkan waktu tujuh belas
‫koma sembilan milidetik per loop.
‫Plus atau minus dua koma sembilan, empat milidetik, 10 loop, tetapi mematikan beberapa yang tidak berbayar, beberapa input yang mungkin
‫atau mungkin tidak, beberapa membutuhkan 34 mikro.
‫Simbol kecil di sini adalah Mbewe empat mikrodetik.
‫Jadi mari kita ubah itu.
‫Kami ingin mikrodetik hingga milidetik.
‫Sama dengan satu mikrodetik sama dengan nol koma nol nol satu milidetik.
‫Jadi mari kita konversi.
‫Ini hanya beberapa detik kami ingin mengubahnya menjadi mikrodetik, tujuh belas
‫koma sembilan milidetik, sebenarnya dua mikrodetik.
‫Di sana kita pergi.
‫Jadi tujuh belas koma sembilan milidetik sama dengan tujuh belas ribu sembilan ratus mikrodetik.
‫Ya ampun.
‫Jadi tujuh belas ribu sembilan ratus dibagi 34.
‫Sama dengan 526, jadi itu berarti numpties enpi some 500 dan dua puluh kali lebih cepat dari Python, some.
‫Jadi ke depan, ingat berita gembira di sini, jika Anda bekerja dengan angka, data tinggi menggunakan
‫metode num pi, tetapi jika Anda bekerja dengan tipe data Python gunakan metode python karena kembali
‫ke awal, numpties telah dioptimalkan untuk melakukan numerik perhitungan.
‫Jadi kapan pun Anda ingin melakukan perhitungan numerik, selalu ingat untuk menggunakan versi num pi
‫dari fungsi agregasi.
‫Dan berbicara tentang fungsi agregasi, mari kita lihat beberapa lagi, kita akan pergi ke siapa yang akan melihat
‫array kedua yang kita buat.
‫Ada dua dimensi terpercaya kami datang dari sebelumnya.
‫Mari kita temukan yang utama dari ini.
‫Jadi laptop Anda utama dua tiga koma enam tiga tiga.
‫Cantik.
‫Sekarang, yang utama adalah jika kita menambahkan ini satu ditambah dua ditambah tiga koma tiga ditambah empat
‫ditambah lima empat enam koma lima, kemudian dibagi dengan jumlah item.
‫Jadi enam, kami tidak akan melakukan itu.
‫Tapi begitulah cara Anda menemukan yang utama.
‫Jika kita ingin maksimal, Anda bisa menggunakan MPEG Max.
‫Jika kita menginginkan yang minimum, kita bisa melakukan dan memasangnya.
‫Jika kita menginginkan deviasi standar, kita dapat mempelajari deviasi standar, ingat, kita selalu dapat
‫menekan tab shift menghitung deviasi standar sepanjang sumbu yang ditentukan.
‫Jika kita tidak melewati akses, itu akan melakukannya di seluruh array, yang kita inginkan.
‫Luar biasa.
‫Dan jika kita menginginkan varians, kita dapat melakukan ENPI melalui dua pergeseran yang indah untuk menghitung varians sepanjang sumbu
‫yang ditentukan.
‫Dan sekarang Anda mungkin berkata, Daniel, apa itu standar deviasi dan apa itu
‫varians?
‫Nah, varians.
‫Mari kita beri sedikit arus di sini.
‫Yang perlu Anda ingat adalah varians sama dengan ukuran tingkat rata-rata di mana setiap
‫angka berbeda dengan utama.
‫Jadi kami ingin varians yang lebih tinggi sama dengan rentang angka yang luas.
‫Varians yang lebih rendah sama dengan rentang angka yang lebih rendah.
‫Cantik.
‫Dan sekarang standar deviasi, definisi formal adalah standar deviasi sama dengan
‫standar deviasi adalah ukuran seberapa menyebar sekelompok angka dari utama.
‫Standar deviasi sebenarnya hanya akar kuadrat dari varians.
‫Jadi mari kita coba ini.
‫Jadi kami mendapat MPLX.
‫Ada fungsi agregasi lain.
‫Akar kuadrat ENPI melalui dua harus sama dengan standar deviasi.
‫Jadi mari kita tulis ini.
‫Standar deviasi sama dengan akar kuadrat dari pergeseran varians ke.
‫Di sana kita pergi.
‫Kedua angka ini sama.
‫Sekarang, jika Anda ingin melihat lebih banyak matematika di balik simpangan baku, varians, saya akan meninggalkan
‫beberapa hasil di bagian sumber daya untuk Anda.
‫Jika tidak, di video berikutnya, kita akan melihat lebih banyak contoh dari keduanya.
‫Dalam praktiknya, mereka adalah konsep penting untuk diketahui ke depan dalam semua jenis ilmu data atau pembelajaran
‫mesin atau pekerjaan statistik.
‫Jadi mari kita istirahat sejenak, bermain-main dengan beberapa fungsi agregasi yang telah Anda lihat di beberapa array
‫yang telah kami buat atau buat sendiri.
‫Dan sampai jumpa lagi.