‫欢迎回来｡
‫在上一个视频中, 我们学到了一些算术小技巧｡
‫我们还学到了算术是一个很花哨的词, 用来表示我们可以在numpy数组上进行的数学运算｡
‫现在我们将学习更多关于通过聚合操作NumPy数组的知识｡
‫现在, 聚合是另一个花哨的词｡
‫谷歌一下吧｡
‫定义汇总｡
‫形成若干事物成簇｡
‫是啊, 这就是我们要做的｡
‫所以聚合, 对许多事物执行相同的操作｡
‫在我们的例子中, 事物的数目就是我们的numpy数组｡
‫让我们来看看｡
‫您可能熟悉求和方法｡
‫所以有的还是蟒蛇有的｡
‫我们列个清单吧｡
‫我们列出的清单等于一, 二, 三｡
‫简单明了, 我们来输入list.
‫清单｡
‫未定义列出的列表｡
‫当然, 我们在打错字｡
‫我们走吧｡
‫Python列表类型
‫所以如果我们想得到列表的总数, 我们可以输入这个列表｡
‫这是一个python函数｡
‫有一些｡
‫但NumPy有自己的版本｡
‫让我们看看, 回到我们的a-1数组, 它更可靠｡
‫好吧, 没有太多, 但它只是一个不同类型的列表, 即使它包含相同的信息｡
‫它在一个numpy和D型数组中｡
‫让我们来看看｡
‫我们拿一个1有什么用？
‫我们可以打电话给他们, 我们会得到六个｡
‫我们也可以称NP为一个一上的一些｡
‫我们也有六个｡
‫好吧, 我会的
‫现在, 为什么它们是不同的功能, 这两者之间的主要区别是什么？
‫如果有两种不同的方法对一组数据执行相同的聚合, 并且记住聚合只是对许多事情执行相同的操作, 这可能会让人感到困惑｡
‫有些只是将某个数组或列表中的所有元素加起来的聚合｡
‫现在你可以在这里使用的小技巧是你应该使用哪种和,
‫不管是Python some还是NP some, 在Python数据类型上使用Python的方法, 在numpy数组上使用非PI的方法｡
‫所以这是有的｡
‫实际上, 我们可以在markdown中执行此操作, 这样更容易阅读｡
‫我们可不想让它打头｡
‫我们会把这个写进代码里｡
‫这是我们的花絮｡
‫并付出一些｡
‫我们走吧｡
‫现在, 让我们来看看它的实际效果｡
‫所以我们要创建一个巨大的numpy数组｡
‫大阵｡
‫这将真正证明麻木的力量有多快｡
‫还记得我们一开始是怎么说的吗｡
‫我们将创建一个包含10万个不同元素的大型阵列｡
‫这对于机器学习问题来说并不罕见｡
‫好了, 我们走吧｡
‫尺寸100, 000｡
‫让我们看看它是什么样子的｡
‫大规模的阵列｡
‫让我们查看前100个元素｡
‫我们走吧｡
‫都是随机数｡
‫好极了｡
‫我们可以减少到10个, 这样我们就有更多的空间｡
‫好极了｡
‫现在我们将使用Jupyter笔记本或者Python的Magic Functions, 记住, Magic
‫Functions的开头有一个小的百分号｡
‫我们有时间, 这将是时间｡
‫一行特定的代码需要运行多长时间？
‫我们将尝试python一些, 以便一些跨大规模阵列｡
‫我们在这里做一点评论｡
‫所以先用Python编程, 然后计时｡
‫我们需要numpi的大数组｡
‫我们在这里做一点评论｡
‫现在有点痛了｡
‫让我们运行这个程序, 看看会发生什么｡
‫现在, 它可能需要一点时间, 因为它要加10万个不同的数字｡
‫这是什么情况？
‫好的, 第一条线将专用于这条线, 而第二条线将专用于非π的一些｡
‫所以用Python求和的第一行, 一些涉及100, 000个不同的数字, 需要17｡ 每个循环9毫秒｡
‫正或负2｡ 94毫秒, 10次循环｡
‫但现在隐含着一些影响｡
‫有些人用了扩音器, 有些人用了34微拍｡
‫这个小符号是μ 4微秒｡
‫让我们来转换一下｡
‫我们需要微秒到毫秒｡
‫等于一微秒等于0｡ 001毫秒｡
‫所以让我们改变信仰吧｡
‫这仅仅是几秒钟的事｡
‫我们想把它转换成微秒｡
‫7. 9毫秒, 实际上是2微秒｡
‫我们走吧｡
‫所以17岁 9毫秒等于17, 900微秒｡
‫我的天啊｡
‫所以17,900除以34｡
‫等于526｡
‫这意味着npc的求和速度是Python的526倍｡
‫因此, 接下来, 请记住这里的小提示, 如果您使用NumPy数据, 请使用numpy方法｡
‫但是如果你使用的是Python数据类型, 那就使用python方法｡
‫因为回到一开始, numpy是被优化来执行数值计算的｡
‫因此, 无论何时, 只要你想进行数值计算, 一定要记住使用numpy版本的聚合函数｡
‫说到聚合函数, 让我们再看几个, 我们将看一下我们创建的第二个数组｡
‫这是我们之前可靠的二维数组｡
‫让我们找到这件事的主要原因｡
‫我们有NP主A23｡ 633.
‫真漂亮｡
‫现在主要的是如果我们把这些加起来, 一加二加三｡ 三加四加五加六｡
‫5, 然后除以项目总数｡
‫所以第六, 我们不会这么做, 但这是你如何找到平均值｡
‫如果我们想要最大值, 您可以使用MP max｡
‫如果我们想要最小值, 我们可以使用MP min｡
‫如果我们想要标准差, 我们可以做STD, 标准差｡
‫记住, 我们可以随时按shift tab键, 计算沿着指定轴的标准差｡
‫如果我们不传递访问, 它会在整个数组上传递, 这也是我们想要的.
‫好极了｡
‫如果我们想知道方差, 我们可以在两个奇妙的移位标签上做np, 计算沿着指定轴的方差｡
‫现在你可能会问, 丹妮尔, 标准差是多少, 方差又是多少？
‫方差, 我们在这里加一点｡
‫你需要记住的是, 方差等于每个数字与平均值的差异程度的平均值｡
‫所以我们需要更高的方差, 对应更大的数字范围｡
‫较小的方差等于较小的数字范围｡
‫真漂亮｡
‫现在是标准差｡
‫正式定义是标准差等于｡
‫标准差是衡量一组数字从主体上展开程度的一种度量｡
‫标准差实际上就是方差的平方根｡
‫我们来试试这个｡
‫所以我们有MMP｡
‫还有另一个聚合函数NP的平方根, 应该等于标准差｡
‫我们把这个记下来｡
‫标准差等于方差的平方根｡
‫按Shift键并按Enter键｡
‫我们走吧｡
‫这两个数字是一样的｡
‫现在, 如果您想进一步了解标准差和方差背后的数学原理,
‫我将在参考资料部分为您提供一些资源｡
‫否则, 在下一个视频中, 我们将看到更多这两个例子｡
‫在实践中, 它们是任何类型的数据科学､ 机器学习或统计工作中需要了解的重要概念｡
‫我们休息一下吧｡
‫尝试一下您在我们制作的一些阵列上看到的聚合函数, 或者创建您自己的聚合函数｡
‫我马上就来｡