‫ยินดีต้อนรับกลับ.
‫และในวิดีโอที่แล้ว เราได้เรียนรู้เทคนิคทางคณิตศาสตร์เล็กน้อย
‫และเราได้เรียนรู้ว่าเลขคณิตเป็นคำแฟนซีสำหรับการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ที่เราสามารถทำได้บนอาร์เรย์จำนวนมาก
‫ตอนนี้เราจะมาเรียนรู้เพิ่มเติมเล็กน้อยเกี่ยวกับการจัดการอาร์เรย์ NumPy ผ่านการรวม
‫ทีนี้ การรวมเป็นอีกคำหนึ่งที่น่าสนใจ
‫มา Google กันเถอะ
‫กำหนดการรวม
‫การก่อตัวของสิ่งต่าง ๆ เป็นกลุ่ม
‫ใช่ นั่นคือสิ่งที่เรากำลังจะทำ
‫การรวมตัว, การดำเนินการเดียวกันในหลายสิ่ง.
‫และในกรณีของเรา จำนวนของสิ่งต่างๆ ก็คืออาร์เรย์ที่เป็นตัวเลข
‫มาดูกันเลย
‫คุณอาจคุ้นเคยกับวิธีผลรวม
‫ดังนั้นบางส่วนหรือหลามบางส่วน
‫มาทำรายการกัน
‫รายการที่เราแสดงรายการเท่ากับหนึ่ง สอง สาม
‫ดีและเรียบง่ายและเราจะไปพิมพ์รายการ
‫รายการ.
‫ไม่ได้กำหนดรายชื่อในรายการ
‫แน่นอน เรากำลังพิมพ์ผิด
‫เราจะไปที่นั่น.
‫พิมพ์รายการหลาม
‫ดังนั้นหากเราต้องการรวมรายชื่อทั้งหมด เราสามารถพิมพ์รายชื่อบางส่วนที่อยู่ในรายชื่อนี้ได้
‫ทีนี้, นั่นคือฟังก์ชันไพทอนตรงนั้น
‫บาง.
‫แต่ NumPy มีเวอร์ชันของตัวเอง
‫ลองดู กลับไปที่อาร์เรย์เดียวของเรา ซึ่งน่าเชื่อถือกว่ามาก
‫ไม่มากไปกว่านั้น แต่เป็นเพียงประเภทที่แตกต่างกันในการแสดงรายการ แม้ว่าจะมีข้อมูลเดียวกันก็ตาม
‫มันอยู่ในอาร์เรย์ประเภท numpy และ D
‫มาดูกันเลย
‫เราสามารถทำอะไรได้บ้าง?
‫เราสามารถโทรหาบางคนได้และเราจะได้รับหก
‫นอกจากนี้เรายังสามารถเรียก NP บางส่วนได้
‫เราได้หกเช่นกัน
‫ตกลง.
‫เหตุใดจึงมีหน้าที่ต่างกันที่นี่ และอะไรคือความแตกต่างที่สำคัญระหว่างสองสิ่งนี้
‫อาจทำให้สับสนได้สองวิธีในการดำเนินการรวมชุดเดียวกันบนชุดข้อมูล และจดจำการรวมเพียงดำเนินการเดียวกันกับหลายๆ
‫อย่าง
‫บางส่วนเป็นเพียงการรวมเพื่อเพิ่มองค์ประกอบทั้งหมดของอาร์เรย์หรือรายการบางรายการ
‫ตอนนี้อาหารอันโอชะเล็ก ๆ น้อย ๆ ที่คุณสามารถใช้ได้ที่นี่คือผลรวมที่คุณควรใช้
‫ไม่ว่าจะเป็น Python บางส่วนหรือ NP บางส่วนก็ใช้วิธีของ Python กับประเภทข้อมูล Python และใช้วิธีที่ไม่ใช่ PI ในอาร์เรย์ numpy
‫นี่คือบางส่วน
‫อันที่จริง เราอาจทำสิ่งนี้ใน markdown เพื่อให้อ่านง่ายขึ้นเล็กน้อย
‫เราไม่ต้องการหัวเรื่องหนึ่ง
‫เราจะใส่รหัสนี้
‫ดังนั้นนี่คืออาหารอันโอชะของเรา
‫และจ่ายบ้าง
‫เราจะไปที่นั่น.
‫ทีนี้มาดูการดำเนินการกัน
‫เราจะสร้างอาร์เรย์จำนวนมหาศาล
‫อาร์เรย์ขนาดใหญ่
‫นี่จะแสดงให้เห็นถึงพลังของความรวดเร็วของ numpy ได้อย่างแท้จริง
‫จำไว้ว่าเราคุยกันอย่างไรในตอนเริ่มต้น
‫เราจะสร้างอาร์เรย์ขนาดใหญ่ที่มีองค์ประกอบที่แตกต่างกัน 100,000 รายการ
‫นี่ไม่ใช่เรื่องแปลกสำหรับปัญหาการเรียนรู้ของเครื่อง
‫ดังนั้นเราจึงไป
‫ขนาด 100,000.
‫เอามาให้ดูกันเล่นๆ ว่าหน้าตาเป็นอย่างไร
‫อาร์เรย์ขนาดใหญ่
‫ให้ดูองค์ประกอบ 100 รายการแรก
‫เราจะไปที่นั่น.
‫ตัวเลขสุ่มทั้งหมด
‫ยอดเยี่ยม.
‫เราอาจลดให้เหลือสิบ เราจึงมีพื้นที่เพิ่มขึ้นอีกเล็กน้อย
‫มหัศจรรย์.
‫ตอนนี้เราจะใช้โน้ตบุ๊ก Jupyter หรือ Python's Magic Functions โดยจำไว้ ฟังก์ชันมายากลมีเครื่องหมายเปอร์เซ็นต์เล็กน้อยในตอนเริ่มต้น
‫เรามีเวลาและนี่เป็นเวลา
‫โค้ดแต่ละบรรทัดใช้เวลานานเท่าใดจึงจะรันได้
‫เราจะลอง python บ้างในอาร์เรย์ขนาดใหญ่
‫เราจะใส่ความคิดเห็นเล็กน้อยที่นี่
‫ดังนั้น Python บางส่วนแล้วเวลา
‫เราต้องการ num pi เป็นอาร์เรย์ขนาดใหญ่
‫และเราจะใส่ความคิดเห็นเล็กน้อยที่นี่
‫ตอนนี้ paes บางส่วน
‫ลองเรียกใช้สิ่งนี้และดูว่าเกิดอะไรขึ้น
‫ตอนนี้ อาจใช้เวลาสักครู่ เพราะมันบวกเลขต่างกัน 100,000 ตัว
‫แล้วเราได้อะไรที่นี่?
‫บรรทัดแรกจะเน้นไปที่บรรทัดนี้ตรงนี้ และบรรทัดที่สองจะเน้นไปที่
‫non pi บางส่วน
‫ดังนั้นบรรทัดแรกที่สรุปโดยใช้ Python บางบรรทัดจาก 100,000 หมายเลขต่างกัน 17 9 มิลลิวินาทีต่อลูป
‫บวกหรือ -2 94 มิลลิวินาที สิบลูป
‫แต่ตอนนี้บ่งบอกถึงผลกระทบบางอย่าง
‫บางตัวก็ใส่แอมป์ บางตัวก็ 34 micro
‫สัญลักษณ์เล็กๆ ตรงนี้คือมิว สี่ไมโครวินาที
‫ลองแปลงดู
‫เราต้องการไมโครวินาทีถึงมิลลิวินาที
‫เท่ากับหนึ่งไมโครวินาทีเท่ากับ 0 001 มิลลิวินาที
‫มาแปลงร่างกันเถอะ
‫นี่เป็นเพียงเสี้ยววินาที
‫เราต้องการแปลงค่านั้นเป็นไมโครวินาที
‫7. 9 มิลลิวินาที อันที่จริงคือสองไมโครวินาที
‫เราจะไปที่นั่น.
‫ดังนั้น 17. 9 มิลลิวินาที เท่ากับ 17,900 ไมโครวินาที
‫พระเจ้าของฉัน.
‫ดังนั้น 17,900 หารด้วย 34
‫เท่ากับ 526
‫นั่นหมายความว่า num pies ผลรวมของ npc นั้นเร็วกว่าผลรวมของ Python 526 เท่า
‫ดังนั้น ต่อจากนี้ไป อย่าลืมเรื่องอันเล็กๆ ที่นี่ หากคุณกำลังทำงานกับข้อมูล NumPy ให้ใช้เมธอด numpy
‫แต่ถ้าคุณทำงานกับประเภทข้อมูล Python ให้ใช้วิธี python
‫เนื่องจากการย้อนกลับไปที่จุดเริ่มต้น numpy กำลังถูกปรับให้เหมาะสมเพื่อทำการคำนวณเชิงตัวเลข
‫ดังนั้นเมื่อใดก็ตามที่คุณต้องการทำการคำนวณเชิงตัวเลข อย่าลืมใช้ฟังก์ชันการรวมเวอร์ชัน
‫numpy
‫และเมื่อพูดถึงฟังก์ชันการรวม เรามาดูอีกสองสามข้อที่เราจะพูดถึง เราจะดูที่อาร์เรย์ที่สองของเราที่เราสร้างขึ้น
‫มีอาร์เรย์สองมิติที่ไว้ใจได้ของเราก่อนหน้านี้
‫มาหาหลักของเรื่องนี้กัน
‫ดังนั้นเราจึงได้ NP main A2 3 633.
‫สวยงาม.
‫ตัวหลักจะเป็นถ้าเราบวกมันด้วย 1 บวก 2 บวก 3 3 บวก สี่ บวก ห้า บวก 6 5 แล้วหารด้วยจำนวนรายการทั้งหมด
‫หก เราจะไม่ทำอย่างนั้น แต่นั่นคือวิธีที่คุณหาค่าเฉลี่ย
‫หากเราต้องการค่าสูงสุด คุณสามารถใช้ MP max
‫ถ้าเราต้องการขั้นต่ำ เราสามารถทำ MP ขั้นต่ำได้
‫ถ้าเราต้องการค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เราก็ทำ STD ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานได้
‫โปรดจำไว้ว่า เราสามารถกดแท็บ shift ได้เสมอ คำนวณค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานตามแกนที่ระบุ
‫ถ้าเราไม่ผ่านการเข้าถึง มันจะทำผ่านอาร์เรย์ทั้งหมด ซึ่งเป็นสิ่งที่เราต้องการ
‫มหัศจรรย์.
‫และถ้าเราต้องการความแปรปรวน เราสามารถทำ np บนแท็บ shift ที่ยอดเยี่ยมสองแท็บ คำนวณความแปรปรวนตามแกนที่ระบุ
‫และตอนนี้ คุณอาจจะพูดว่า แดเนียล ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคืออะไร และความแปรปรวนคืออะไร?
‫ความแปรปรวน ลองใส่จุดเล็ก ๆ ตรงนี้
‫สิ่งที่คุณต้องจำไว้คือความแปรปรวนเท่ากับการวัดระดับเฉลี่ยที่แต่ละตัวเลขแตกต่างจากค่าเฉลี่ย
‫ดังนั้นเราจึงต้องการความแปรปรวนที่สูงขึ้นเท่ากับช่วงของตัวเลขที่กว้างกว่า
‫ความแปรปรวนที่ต่ำกว่าเท่ากับช่วงตัวเลขที่ต่ำกว่า
‫สวยงาม.
‫และตอนนี้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน
‫คำจำกัดความอย่างเป็นทางการคือค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเท่ากับ
‫ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดว่ากลุ่มของตัวเลขกระจายตัวออกจากตัวหลักอย่างไร
‫ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานจริงๆ แล้วก็แค่สแควร์รูทของความแปรปรวน
‫เลยลองทำดู
‫ดังนั้นเราจึงได้ MMP
‫มีฟังก์ชันการรวมกลุ่มอื่น สแควร์รูทของ NP ส่วน 2 ควรเท่ากับค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน
‫ลองเขียนสิ่งนี้ลงไป
‫ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานเท่ากับรากที่สองของความแปรปรวน
‫เลื่อนและป้อน
‫เราจะไปที่นั่น.
‫ตัวเลขสองตัวนี้เหมือนกัน
‫ตอนนี้ ถ้าคุณต้องการดูคณิตศาสตร์เบื้องหลังค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานและความแปรปรวนมากกว่านี้ ฉันจะปล่อยให้ทรัพยากรบางส่วนในส่วนทรัพยากรสำหรับคุณ
‫มิฉะนั้น ในวิดีโอหน้า เราจะเห็นตัวอย่างของทั้งสองมากกว่านี้
‫ในทางปฏิบัติ สิ่งเหล่านี้เป็นแนวคิดที่สำคัญที่ควรทราบในอนาคตในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือการเรียนรู้ของเครื่องหรืองานสถิติ
‫งั้นเรามาพักกันเร็ว
‫ลองใช้ฟังก์ชันการรวมที่คุณเคยเห็นในอาร์เรย์ที่เราสร้างหรือสร้างขึ้นเอง
‫แล้วพบกันใหม่ครับ