‫Bem vindo de volta.
‫Agora, no último vídeo, aprendemos alguns pequenos truques aritméticos e aprendemos que aritmética é
‫uma palavra chique para operações matemáticas que podemos fazer no Império.
‫Direito.
‫E agora vamos aprender um pouco mais sobre como manipular alta resolução por meio de agregação.
‫Nossa agregação é mais uma daquelas palavras bonitas.
‫Permite que o Google defina a agregação.
‫A formação de uma série de coisas em um cluster, sim, é isso que vamos fazer.
‫Portanto, a agregação executa a mesma operação em várias coisas.
‫E no nosso caso, o número de coisas é nosso número maior.
‫Então, vamos dar uma olhada.
‫Você pode estar familiarizado com alguns métodos.
‫Então, pontilhe alguns ou python alguns.
‫Então, vamos fazer uma lista.
‫Lista lista é igual a um a três, agradável e simples.
‫E vamos digitar a lista.
‫Lista.
‫Essa lista não está definida, é claro, estamos cometendo erros de digitação lá vamos nós, digite Py na lista.
‫Então, se quisermos obter o total da lista, podemos digitar alguma lista de lista.
‫E agora essa é uma função python bem aqui.
‫Algum.
‫Mas não, ele tem sua própria versão disso, então vamos ver, vamos voltar ao nosso array A-1, que é muito mais
‫TRUSTe Bem, não muito mais, mas é apenas um tipo diferente para listar a lista,
‫mesmo embora contenha as mesmas informações.
‫Está em um tipo não, alto e seco, então vamos dar uma olhada.
‫O que podemos fazer com um?
‫Podemos convocar alguns e pegaremos seis.
‫Também podemos ligar para MPLX, alguns na A1.
‫Temos seis também.
‫OK.
‫Agora, por que haveria funções diferentes aqui?
‫E qual é a principal diferença entre esses dois?
‫Pode ser confuso ter duas maneiras diferentes de realizar a mesma agregação em um conjunto de dados.
‫E lembre-se de que a agregação apenas executa a mesma operação em várias coisas.
‫Some é apenas uma agregação para somar todos os elementos de um determinado array mais antigo.
‫Agora, o pequeno boato que você pode usar aqui é
‫o que você deve usar, seja Python, algum ou ENPI ou algum, é usar métodos Python em tipos de dados Python e usar métodos numpties em arrays PI Naoum.
‫Então, isso é algum.
‫Na verdade, lembrei este na marcação, então é um pouco mais fácil de ler, não queremos o título um.
‫Vamos colocar isso em código.
‫Portanto, este é o nosso petisco.
‫ENPI tem alguns.
‫Aqui vamos nós.
‫Agora, vamos dizer isso em ação, então vamos criar um Nampara massivo.
‫Uma matriz massiva, isso realmente demonstrará o poder de quão rápido um império pode ser, lembra como falamos sobre isso no
‫início e criar uma matriz massiva com 100.000 elementos diferentes?
‫Isso não será muito incomum para problemas de aprendizado de máquina.
‫Então, eles iriam para o tamanho 100.000.
‫Vamos ver apenas para que possamos ver o que parece, uma matriz enorme.
‫Vamos ver os primeiros 100 elementos.
‫Aqui vamos nós.
‫Todos os números aleatórios aqui podem reduzir para 10, então temos um pouco mais de espaço.
‫Maravilhoso.
‫Agora vamos usar um dos blocos de anotações de Júpiter ou as funções mágicas do Python, lembre-se, uma função
‫mágica tem um pequeno sinal de porcentagem no início dela.
‫Nós temos tempo e isso vai determinar quanto tempo uma linha específica de código leva para ser executada.
‫Vamos tentar Python alguns e outros em uma matriz enorme.
‫Vamos apenas colocar um pequeno comentário aqui.
‫Então Python alguns e então o tempo que queremos entorpece algum array massivo.
‫E vamos colocar um pequeno comentário aqui, idiotas.
‫Então, vamos rodar isso e ver o que acontece.
‫Pode demorar um pouco porque está somando 100.000 números diferentes.
‫Então, o que temos aqui?
‫Bem, a primeira linha vai ser dedicada a esta linha aqui, e a segunda linha vai
‫ser dedicada a numpties.
‫Portanto, a primeira linha para alguns sobre o uso de Python, alguns em 100.000 números diferentes levou dezessete
‫vírgula nove milissegundos por loop.
‫Mais ou menos dois vírgula nove, quatro milissegundos, 10 loops, mas entorpece algumas coisas não pagas, algumas entradas que
‫podem ou não, algumas demoram 34 micro.
‫Este pequeno símbolo aqui é Mbewe quatro microssegundos.
‫Então, vamos converter isso.
‫Queremos de microssegundos a milissegundos.
‫É igual a um microssegundo é igual a zero vírgula zero zero um milissegundos.
‫Então, vamos nos converter.
‫São apenas segundos que queremos converter em microssegundos, dezessete vírgula
‫nove milissegundos, na verdade dois microssegundos.
‫Aqui vamos nós.
‫Portanto, dezessete vírgula nove milissegundos é igual a dezessete mil e novecentos microssegundos.
‫Minha nossa.
‫Então, dezessete mil e novecentos dividido por 34.
‫É igual a 526, o que significa que numpties enpi some é 500 e vinte vezes mais rápido do que Python, some.
‫Portanto, no futuro, lembre-se daquele petisco aqui, se você estiver trabalhando com números, dados elevados usam métodos
‫num pi, mas se você estiver trabalhando com tipos de dados Python, use métodos python porque, voltando ao
‫início, os números foram otimizados para realizar resultados numéricos cálculos.
‫Portanto, sempre que desejar realizar cálculos numéricos, lembre-se de usar a versão num pi de uma
‫função de agregação.
‫E por falar em funções de agregação, vamos dar uma olhada em mais algumas, veremos quem dará uma olhada
‫em nosso segundo array que criamos.
‫Aí está o nosso confiável bidimensional que chegou de antes.
‫Vamos descobrir o principal disso.
‫Portanto, o seu laptop principal um dois três vírgula seis três três.
‫Bela.
‫Agora, o principal seria se somarmos um mais dois mais três vírgula três mais quatro mais cinco
‫quatro seis vírgula cinco, então dividir pelo número total de itens.
‫Então, seis, não faremos isso.
‫Mas é assim que você encontra o principal.
‫Se quisermos o máximo, você pode usar MPEG máx.
‫Se quisermos o mínimo, podemos fazer e conectar.
‫Se quisermos o desvio padrão, podemos estudar o desvio padrão, lembre-se, podemos sempre pressionar shift tab
‫para calcular o desvio padrão ao longo do eixo especificado.
‫Se não passarmos nenhum acesso, ele fará isso em todo o array, que é o que queremos.
‫Maravilhoso.
‫E se quisermos a variação, podemos fazer o ENPI por meio de duas mudanças maravilhosas para calcular a variação ao longo
‫do eixo especificado.
‫E agora você pode estar dizendo, Daniel, o que diabos é um desvio padrão e o que diabos é
‫uma variação?
‫Bem, variação.
‫Vamos colocar um pouco de corrente aqui.
‫O que você precisa lembrar é que a variância é igual à medida do grau médio em que cada
‫número é diferente do principal.
‫Portanto, queremos uma variância maior igual a uma ampla gama de números.
‫A variância mais baixa é igual à faixa inferior de números.
‫Bela.
‫E agora o desvio padrão, a definição formal é o desvio padrão igual ao desvio padrão
‫é uma medida de quão disperso um grupo de números está do principal.
‫O desvio padrão é, na verdade, apenas a raiz quadrada da variância.
‫Então, vamos tentar fazer isso.
‫Então temos MPLX.
‫Existe outra função de agregação.
‫A raiz quadrada de ENPI por meio de dois deve ser igual ao desvio padrão.
‫Então, vamos escrever isso.
‫O desvio padrão é igual à raiz quadrada da variância mudando para.
‫Aqui vamos nós.
‫Esses dois números são iguais.
‫Agora, se você quiser examinar um pouco mais a matemática por trás do desvio padrão, a variância,
‫deixarei alguns resultados para você na seção de recursos.
‫Caso contrário, no próximo vídeo, veremos um pouco mais de um exemplo desses dois.
‫Na prática, eles são um conceito importante a se conhecer no futuro em qualquer tipo de ciência de dados, aprendizado
‫de máquina ou trabalho estatístico.
‫Então, vamos fazer uma pausa rápida, brincar com algumas funções de agregação que você viu em alguns dos
‫arrays que fizemos ou criar o seu próprio.
‫E vejo você em um segundo.