‫Bienvenido de nuevo.
‫Ahora, en el último video, aprendimos algunos pequeños trucos aritméticos y aprendimos que la aritmética
‫es una palabra elegante para las operaciones matemáticas que podemos hacer en Empire.
‫Derecha.
‫Y ahora vamos a aprender un poco más sobre cómo manipular una resolución más alta a través de la agregación.
‫Nuestra agregación es otra de esas palabras elegantes.
‫Permite a Google y define la agregación.
‫La formación de varias cosas en un grupo, sí, eso es lo que vamos a hacer.
‫Entonces, la agregación realiza la misma operación en varias cosas.
‫Y en nuestro caso, el número de cosas es nuestro número más alto.
‫Así que echemos un vistazo.
‫Es posible que esté familiarizado con el método some.
‫Así que salpique algunos o pitón algunos.
‫Entonces hagamos una lista.
‫Lista lista es igual a uno a tres, agradable y simple.
‫Y vamos a escribir list.
‫Lista.
‫Esta lista no está definida, por supuesto, estamos cometiendo errores tipográficos, escriba Pyfrom list.
‫Entonces, si quisiéramos obtener el total de la lista, podríamos escribir esta lista.
‫Y ahora esa es una función de Python allí mismo.
‫Algunos.
‫Pero no, él tiene su propia versión de esto, así que veamos, volvamos a nuestra matriz A-1, que es mucho
‫más TRUSTe. Bueno, no mucho más, pero es un tipo diferente para enumerar la lista,
‫incluso aunque contiene la misma información.
‫Es de tipo no, alto y seco, así que echemos un vistazo.
‫¿Qué podemos hacer con uno?
‫Podemos llamar a algunos y obtendremos seis.
‫También podemos llamar a MPLX, algunos en A1.
‫También obtenemos seis.
‫está bien.
‫Ahora bien, ¿por qué habría diferentes funciones aquí?
‫¿Y cuál es la principal diferencia entre estos dos?
‫Puede resultar confuso tener dos formas diferentes de realizar la misma agregación en un conjunto de datos.
‫Y recuerde que la agregación simplemente realiza la misma operación en varias cosas.
‫Algunos son solo una agregación para sumar todos los elementos de una determinada matriz más antigua.
‫Ahora, el pequeño tidbit que puede usar aquí es algunos de los
‫que debe usar, ya sea Python, algunos o ENPI o algunos, es usar los métodos de Python en los tipos de datos de Python y usar métodos numpties en las matrices de Naoum
‫PI.
‫Así que esto es algo.
‫En realidad, recordé este en rebaja, por lo que es un poco más fácil de leer, no queremos encabezar uno.
‫Pondremos esto en código.
‫Así que este es nuestro tidbit.
‫ENPI consiguió algunos.
‫Aquí vamos.
‫Ahora, digamos esto en acción, entonces vamos a crear un Nampara masivo.
‫Una matriz masiva, esto realmente demostrará el poder de lo rápido que puede ser un imperio, ¿recuerdas cómo hablamos desde el
‫principio y crear una matriz masiva con 100000 elementos diferentes?
‫Esto no será tan infrecuente para los problemas de aprendizaje automático.
‫Entonces irían al tamaño 100000.
‫Veamos solo para que podamos ver cómo se ve, una matriz masiva.
‫Veamos los primeros 100 elementos.
‫Aquí vamos.
‫Todos los números aleatorios de aquí pueden reducir eso a 10, por lo que tenemos un poco más de espacio.
‫Maravilloso.
‫Ahora vamos a usar uno de los cuadernos de Júpiter o las funciones mágicas de Python con recordar, una
‫función mágica tiene un pequeño signo de porcentaje al comienzo.
‫Tenemos el tiempo y este va a medir el tiempo que tarda en ejecutarse una línea de código en particular.
‫Intentaremos Python algunos y otros en una matriz masiva.
‫Solo pondremos un pequeño comentario aquí.
‫Entonces Python un poco y luego cronometramos que queremos numpties alguna matriz masiva.
‫Y aquí pondremos un pequeño comentario, numpties.
‫Así que ejecutemos esto y veamos qué sucede.
‫Puede tomar un poco de tiempo porque está sumando 100000 números diferentes.
‫Entonces, ¿qué tenemos aquí?
‫Bueno, la primera línea se dedicará a esta línea aquí, y la segunda línea
‫se dedicará a numpties.
‫Entonces, la primera línea para algunos que usan Python, algunos en 100000 números diferentes, tomó diecisiete punto
‫nueve milisegundos por ciclo.
‫Más o menos dos coma nueve, cuatro milisegundos, 10 bucles, pero algunos no pagan, algunos aportan que pueden
‫o no, algunos tomaron 34 micro.
‫Este pequeño símbolo aquí es Mbewe cuatro microsegundos.
‫Así que convierta eso.
‫Queremos microsegundos a milisegundos.
‫Es igual a un microsegundo es igual a cero punto cero cero un milisegundo.
‫Así que conviértamos.
‫Estos son solo segundos que queremos convertir a microsegundos, diecisiete coma
‫nueve milisegundos, en realidad dos microsegundos.
‫Aquí vamos.
‫Entonces diecisiete coma nueve milisegundos es igual a diecisiete mil novecientos microsegundos.
‫Dios mío.
‫Entonces diecisiete mil novecientos divididos por 34.
‫Es igual a 526, lo que significa que numpties enpi algunos es 500 y veinte veces más rápido que Python, algunos.
‫Entonces, en el futuro, recuerde ese tidbit aquí, si está trabajando con números, los datos altos usan
‫métodos num pi, pero si está trabajando con tipos de datos Python, use métodos Python porque, volviendo al
‫principio, los numpties se han optimizado para realizar valores numéricos. cálculos.
‫Por tanto, siempre que desee realizar cálculos numéricos, recuerde siempre utilizar la versión num pi de una
‫función de agregación.
‫Y hablando de funciones de agregación, echemos un vistazo a algunas más, iremos a quién echará un vistazo a
‫nuestra segunda matriz que creamos.
‫Ahí está nuestro fiel bidimensional llegado de antes.
‫Encontremos lo principal de esto.
‫Entonces, su computadora portátil es un dos tres punto seis tres tres.
‫Hermosa.
‫Ahora, lo principal sería si sumamos uno más dos más tres punto tres más cuatro más cinco cuatro
‫seis punto cinco, luego dividido por el número total de elementos.
‫Así que seis, no haremos eso.
‫Pero así es como encuentras el principal.
‫Si quisiéramos el máximo, puede usar MPEG Max.
‫Si quisiéramos lo mínimo, podemos hacerlo y enchufarnos.
‫Si quisiéramos la desviación estándar, podemos estudiar la desviación estándar, recuerde, siempre podemos presionar la pestaña de
‫cambio para calcular la desviación estándar a lo largo del eje especificado.
‫Si no pasamos ningún acceso, lo hará en toda la matriz, que es lo que queremos.
‫Maravilloso.
‫Y si queremos la varianza, podemos hacer ENPI a través de dos cambios maravillosos para calcular la varianza a lo largo
‫del eje especificado.
‫Y ahora podrías estar diciendo: Daniel, ¿qué diablos es una desviación estándar y qué diablos es
‫una variación?
‫Bueno, varianza.
‫Pongamos un poco de corriente aquí.
‫Lo que debe recordar es que una varianza es igual a la medida del grado promedio en el que
‫cada número es diferente al principal.
‫Por tanto, queremos que una mayor varianza sea igual a una amplia gama de números.
‫Una varianza más baja equivale a un rango de números más bajo.
‫Hermosa.
‫Y ahora la desviación estándar, la definición formal es que la desviación estándar es igual a la
‫desviación estándar, es una medida de cuán disperso está un grupo de números del principal.
‫La desviación estándar es en realidad solo la raíz cuadrada de la varianza.
‫Así que probemos esto.
‫Entonces tenemos MPLX.
‫Hay otra función de agregación.
‫La raíz cuadrada de ENPI a través de dos debe ser igual a la desviación estándar.
‫Así que escribamos esto.
‫La desviación estándar es igual a la raíz cuadrada de la varianza que cambia a.
‫Aquí vamos.
‫Estos dos números son iguales.
‫Ahora, si desea analizar un poco más las matemáticas detrás de la desviación estándar, la varianza,
‫le dejaré algunos resultados en la sección de recursos.
‫De lo contrario, en el siguiente video, veremos un poco más de un ejemplo de estos dos.
‫En la práctica, son un concepto importante que debe conocer en el futuro en cualquier tipo de ciencia de datos,
‫aprendizaje automático o trabajo estadístico.
‫Así que tomemos un descanso rápido, juguemos con algunas funciones de agregación que haya visto en algunas de las
‫matrices que hemos creado o creemos las suyas propias.
‫Y te veré en un segundo.