‫Ben tornato.
‫Ora, nell'ultimo video, abbiamo imparato alcuni piccoli trucchi aritmetici e abbiamo imparato che aritmetica è
‫una parola di fantasia per operazioni matematiche che possiamo fare su Empire.
‫Destra.
‫E così ora impareremo un po' di più sulla manipolazione di risoluzioni più alte attraverso l'aggregazione.
‫La nostra aggregazione è un'altra di quelle parole di fantasia.
‫Consente a Google e definisce l'aggregazione.
‫La formazione di un certo numero di cose in un cluster, sì, è un po' quello che faremo.
‫Quindi aggregazione che esegue la stessa operazione su una serie di cose.
‫E nel nostro caso, il numero delle cose è il nostro numero più alto.
‫Quindi diamo un'occhiata.
‫Potresti avere familiarità con il metodo some.
‫Quindi puntine alcuni o pitoni alcuni.
‫Quindi facciamo un elenco.
‫L'elenco Lista è uguale a uno a tre, carino e semplice.
‫E andremo a digitare l'elenco.
‫Elenco.
‫Questo elenco non è definito, ovviamente, stiamo facendo errori di battitura, digita Pyfrom list.
‫Quindi, se volessimo ottenere il totale dell'elenco, potremmo digitare questo elenco di elenchi.
‫E ora c'è una funzione Python proprio lì.
‫Alcuni.
‫Ma no, ha la sua versione di questo, quindi vediamo, torniamo al nostro array A-1, che è molto più TRUSTe
‫Beh, non molto di più, ma è solo un tipo diverso per elencare l'elenco, anche
‫sebbene contenga le stesse informazioni.
‫È in un tipo no, alto e secco, quindi diamo un'occhiata.
‫Cosa possiamo fare con uno?
‫Possiamo chiamarne qualcuno e ne avremo sei.
‫Possiamo anche chiamare MPLX, alcuni su A1.
‫Ne prendiamo anche sei.
‫OK.
‫Ora, perché dovrebbero esserci funzioni diverse qui?
‫E qual è la differenza principale tra questi due?
‫Può creare confusione, avere due modi diversi per eseguire la stessa aggregazione su un insieme di dati.
‫E ricorda che l'aggregazione esegue la stessa operazione su una serie di cose.
‫Alcuni è solo un'aggregazione per sommare tutti gli elementi di un certo array più antico.
‫Ora, il piccolo bocconcino che puoi usare qui è di cui
‫dovresti usare alcuni, che si tratti di Python, alcuni o ENPI o alcuni, è usare i metodi di Python sui tipi di dati Python e usare i metodi numpties sugli array Naoum
‫PI.
‫Quindi questo è un po'.
‫In realtà l'ho ricordato in markdown, quindi è un po' più facile da leggere, non vogliamo l'intestazione uno.
‫Lo metteremo in codice.
‫Quindi questo è il nostro bocconcino.
‫L'ENPI ne ha preso un po'.
‫Ci siamo.
‫Ora, diciamo questo in azione, quindi creeremo un enorme Nampara.
‫Un enorme array, questo dimostrerà davvero la potenza di quanto può essere veloce un impero, ricordi come abbiamo parlato
‫all'inizio e creare un enorme array con 100000 elementi diversi?
‫Questo non sarà troppo raro per i problemi di apprendimento automatico.
‫Quindi andrebbero alla taglia 100000.
‫Diamo un'occhiata solo così possiamo vedere come appare, un enorme array.
‫Vediamo i primi 100 elementi.
‫Ci siamo.
‫Tutti i numeri casuali qui potrebbero ridurlo a 10, quindi abbiamo un po' più di spazio.
‫Meraviglioso.
‫Ora useremo uno dei quaderni di Giove o le funzioni magiche di Python con il ricordo, una
‫funzione magica ha un piccolo segno di percentuale all'inizio.
‫Abbiamo tempo e questo sta per cronometrare quanto tempo impiega una particolare riga di codice per l'esecuzione.
‫Proveremo Python alcuni così alcuni attraverso una vasta gamma.
‫Metteremo solo un piccolo commento qui.
‫Quindi Python un po 'e poi il tempo vogliamo che nunci qualche array enorme.
‫E metteremo un piccolo commento qui, stupidi.
‫Quindi eseguiamo questo e vediamo cosa succede.
‫Potrebbe volerci un po' di tempo perché somma 100000 numeri diversi.
‫Allora cosa abbiamo qui?
‫Bene, la prima linea sarà dedicata a questa linea qui, e la seconda linea
‫sarà dedicata ai numpties.
‫Quindi la prima riga per alcuni che usavano Python, alcuni su 100000 numeri diversi impiegavano diciassette virgola
‫nove millisecondi per ciclo.
‫Più o meno due virgola nove, quattro millisecondi, 10 loop, ma annulla alcuni non pagati, alcuni input che possono
‫o meno, alcuni hanno richiesto 34 micro.
‫Questo piccolo simbolo qui è Mbewe quattro microsecondi.
‫Quindi convertiamolo.
‫Vogliamo da microsecondi a millisecondi.
‫È uguale a un microsecondo è uguale a zero virgola zero zero uno millisecondi.
‫Allora convertiamoci.
‫Questi sono solo secondi che vogliamo convertirli in microsecondi, diciassette virgola
‫nove millisecondi, in realtà due microsecondi.
‫Ci siamo.
‫Quindi diciassette virgola nove millisecondi equivalgono a diciassettemilanovecento microsecondi.
‫Mamma mia.
‫Quindi diciassettemilanovecento divisi per 34.
‫È uguale a 526, quindi significa che numpties enpi alcuni è 500 e venti volte più veloce di Python, alcuni.
‫Quindi, andando avanti, ricorda quel bocconcino qui, se stai lavorando con i numeri, i dati alti usano i
‫metodi num pi, ma se stai lavorando con i tipi di dati Python usa i metodi python perché
‫tornando all'inizio, i numpties sono stati ottimizzati per eseguire numeri calcoli.
‫Quindi, ogni volta che vuoi eseguire calcoli numerici, ricorda sempre di utilizzare la versione num pi di
‫una funzione di aggregazione.
‫E parlando di funzioni di aggregazione, diamo un'occhiata a qualcuna in più, andremo a vedere chi darà un'occhiata al
‫nostro secondo array che abbiamo creato.
‫Ecco il nostro fidato bidimensionale arrivato da prima.
‫Troviamo il principale di questo.
‫Quindi il tuo laptop principale è due tre virgola sei tre tre.
‫Bellissimo.
‫Ora, il principale sarebbe se sommassimo questi uno più due più tre virgola tre più quattro più cinque
‫quattro sei virgola cinque, poi divisi per il numero totale di elementi.
‫Quindi sei, non lo faremo.
‫Ma è così che trovi il principale.
‫Se volessimo il massimo, puoi usare MPEG Max.
‫Se volessimo il minimo, possiamo fare e collegare.
‫Se volessimo la deviazione standard, possiamo studiare la deviazione standard, ricorda, possiamo sempre premere
‫shift tab per calcolare la deviazione standard lungo l'asse specificato.
‫Se non passiamo alcun accesso, lo farà sull'intero array, che è quello che vogliamo.
‫Meraviglioso.
‫E se vogliamo la varianza, possiamo eseguire l'ENPI tramite un meraviglioso spostamento di due per calcolare la varianza lungo
‫l'asse specificato.
‫E ora potresti dire, Daniel, che diavolo è una deviazione standard e che diavolo è una
‫varianza?
‫Bene, varianza.
‫Mettiamo un po' di corrente qui.
‫Quello che devi ricordare è che una varianza è uguale alla misura del grado medio in cui ogni
‫numero è diverso dal principale.
‫Quindi vogliamo che una varianza maggiore equivalga a un'ampia gamma di numeri.
‫Una varianza inferiore equivale a un intervallo di numeri inferiore.
‫Bellissimo.
‫E ora la deviazione standard, la definizione formale è deviazione standard uguale a deviazione standard,
‫è una misura di quanto è distribuito un gruppo di numeri dal principale.
‫La deviazione standard è in realtà solo la radice quadrata della varianza.
‫Quindi proviamo questo.
‫Quindi abbiamo MPLX.
‫C'è un'altra funzione di aggregazione.
‫La radice quadrata di ENPI tramite un due dovrebbe essere uguale alla deviazione standard.
‫Quindi scriviamo questo.
‫La deviazione standard è uguale alla radice quadrata della varianza in cui si sposta.
‫Ci siamo.
‫Questi due numeri sono gli stessi.
‫Ora, se desideri esaminare un po' di più la matematica dietro la deviazione standard, la varianza,
‫lascerò alcuni risultati nella sezione delle risorse per te.
‫Altrimenti, nel prossimo video, vedremo un po' più di un esempio di questi due.
‫In pratica, sono un concetto importante da conoscere in qualsiasi tipo di scienza dei dati, apprendimento
‫automatico o lavoro statistico.
‫Quindi facciamo una breve pausa, giochiamo con alcune funzioni di aggregazione che hai visto su alcuni degli
‫array che abbiamo creato o creiamo il tuo.
‫E ci vediamo tra un secondo.