‫Tekrar hoş geldiniz.
‫Ve son videoda, birkaç küçük aritmetik hilesi öğrendik.
‫Ve aritmetiğin numpy dizileri üzerinde yapabileceğimiz matematiksel işlemler için kullanılan süslü bir kelime olduğunu öğrendik.
‫Ve şimdi NumPy dizilerini toplama yoluyla manipüle etme hakkında biraz daha fazla şey öğreneceğiz.
‫Şimdi, birleştirme bu süslü kelimelerden bir diğeridir.
‫Google'da arayalım.
‫Toplamayı tanımlayın.
‫Bir dizi şeyin bir küme halinde oluşması.
‫Evet, biz de öyle yapacağız.
‫Yani birleştirme, aynı işlemi bir dizi şey üzerinde gerçekleştirme.
‫Ve bizim durumumuzda, şeylerin sayısı numpy dizimizdir.
‫Bir bakalım.
‫Toplam yöntemine aşina olabilirsiniz.
‫Yani bazıları ya da python bazıları.
‫O zaman bir liste yapalım.
‫Liste eşittir bir, iki, üç.
‫Güzel ve basit ve listeyi yazacağız.
‫Liste.
‫Listelenen liste tanımlanmamıştır.
‫Tabii ki, yazım hataları yapıyoruz.
‫İşte oldu.
‫Python listesi yazın.
‫Dolayısıyla, listelenen listenin toplamını almak istersek, bu some listed list yazabiliriz.
‫İşte bu bir python fonksiyonudur.
‫Biraz.
‫Ancak NumPy'nin bunların kendi versiyonu vardır.
‫Bakalım, çok daha güvenilir olan a one dizimize geri dönelim.
‫Çok fazla değil, ama aynı bilgileri içermesine rağmen listeyi listelemek için
‫sadece farklı bir tür.
‫Numpy ve D dizisi tipindedir.
‫Bir bakalım.
‫Bir taneyle ne yapabiliriz?
‫Bazılarını çağırabiliriz ve altı tane alırız.
‫NP'ye bire bir de diyebiliriz.
‫Biz de altı tane alıyoruz.
‫Tamam.
‫Şimdi, burada neden farklı işlevler olsunlar ve bu ikisi arasındaki temel fark nedir?
‫Bir veri kümesi üzerinde aynı toplamayı gerçekleştirmenin iki farklı yolu olması ve toplamanın sadece birkaç şey üzerinde aynı işlemi
‫gerçekleştirdiğini hatırlamak kafa karıştırıcı olabilir.
‫Bazıları, belirli bir dizi veya listenin tüm öğelerini toplamak için kullanılan bir toplamadır.
‫Şimdi burada kullanabileceğiniz küçük bilgi, hangi toplamı kullanmanız
‫gerektiğidir, ister Python some ister NP some olsun, Python veri türlerinde Python'un yöntemlerini kullanmak ve numpy dizilerinde PI olmayan yöntemleri kullanmaktır.
‫Yani bu biraz.
‫Aslında bunu markdown olarak yapabiliriz, böylece okuması biraz daha kolay olur.
‫Başlık istemiyoruz.
‫Bunu koda dökeceğiz.
‫İşte bu bizim haberimiz.
‫Ve biraz öde.
‫İşte oldu.
‫Şimdi bunu uygulamalı olarak görelim.
‫Bu yüzden büyük bir numpy dizisi oluşturacağız.
‫Büyük bir dizi.
‫Bu, numpy'nin ne kadar hızlı olabileceğinin gücünü gerçekten gösterecektir.
‫Başlangıçta nasıl konuştuğumuzu hatırlayın.
‫Yüz bin farklı elemanı olan devasa bir dizi oluşturacağız.
‫Bu, makine öğrenimi problemleri için çok nadir olmayacaktır.
‫İşte böyle.
‫Boyut 100,000.
‫Sadece neye benzediğini görebilmek için görüntüleyelim.
‫Büyük bir dizi.
‫İlk 100 öğeyi görüntüleyelim.
‫İşte oldu.
‫Hepsi rastgele sayılar.
‫Harika.
‫Bunu 10'a indirebiliriz, böylece biraz daha yerimiz olur.
‫Harika.
‫Şimdi Jupyter not defterlerinden birini ya da Python'un Sihirli Fonksiyonlarını kullanacağız. Unutmayın,
‫sihirli fonksiyonların başında küçük bir yüzde işareti vardır.
‫Zamanımız var ve bu zaman alacak.
‫Belirli bir kod satırının çalışması ne kadar sürer?
‫Python'u biraz deneyeceğiz, böylece bazıları büyük dizi boyunca.
‫Buraya sadece küçük bir yorum koyacağız.
‫Biraz Python ve sonra zamanlama.
‫Num pi'nin büyük bir dizi olmasını istiyoruz.
‫Ve buraya küçük bir yorum koyacağız.
‫Şimdi biraz dur.
‫Şimdi bunu çalıştıralım ve ne olacağını görelim.
‫Şimdi, 100.000 farklı sayıyı topladığı için biraz zaman alabilir.
‫Peki elimizde ne var?
‫İlk satır buradaki bu satıra, ikinci satır ise pi olmayan bazı
‫satırlara ayrılacak.
‫Python kullanarak 100.000 farklı sayının toplamını almak için ilk satır 17 saat sürdü. Döngü başına 9 milisaniye.
‫Artı veya -2. 94 milisaniye, on döngü.
‫Ama şimdi biraz etki anlamına geliyor.
‫Bazıları o amfiyi taktı, bazıları 34 mikro aldı.
‫Buradaki küçük sembol mu dört mikrosaniyedir.
‫O zaman bunu dönüştürelim.
‫Mikrosaniyeden milisaniyeye geçmek istiyoruz.
‫Bir mikrosaniyeye eşittir 0. 001 milisaniye.
‫O zaman dönüştürelim.
‫Bu sadece saniyeler.
‫Bunu mikrosaniyeye çevirmek istiyoruz.
‫7. 9 milisaniye, aslında iki mikrosaniye.
‫İşte oldu.
‫Yani 17. 9 milisaniye 17.900 mikrosaniyeye eşittir.
‫Aman Tanrım.
‫Yani 17,900 bölü 34.
‫526'ya eşittir.
‫Yani num pies, npc'nin toplamı Python'un Toplamından 526 kat daha hızlıdır.
‫Bu nedenle, NumPy verileriyle çalışıyorsanız numpy yöntemlerini kullanmanız gerektiğini unutmayın.
‫Ancak Python veri türleri ile çalışıyorsanız, python yöntemlerini kullanın.
‫Çünkü en başa dönecek olursak, numpy sayısal hesaplamalar yapmak için optimize ediliyor.
‫Bu nedenle, sayısal hesaplamalar yapmak istediğinizde, her zaman bir toplama işlevinin numpy sürümünü
‫kullanmayı unutmayın.
‫Toplama işlevlerinden bahsetmişken, birkaç tanesine daha göz atalım, oluşturduğumuz ikinci
‫dizimize bir göz atacağız.
‫İşte daha önceki güvenilir iki boyutlu dizimiz.
‫Bunun ana sebebini bulalım.
‫Yani NP ana A2 3'ümüz var. 633.
‫Çok güzel.
‫Şimdi asıl mesele, bunları bir artı iki artı üç olarak topladığımızda ortaya çıkacaktır. 3 artı 4 artı 5 artı 6. 5, daha sonra toplam madde
‫sayısına bölünür.
‫Yani altı, bunu yapmayacağız, ama ortalamayı bu şekilde bulursunuz.
‫Eğer maksimum değeri istiyorsak, MP max kullanabilirsiniz.
‫En düşük seviyeyi istiyorsak MP min yapabiliriz.
‫Eğer standart sapmayı istiyorsak, STD, yani standart sapma yapabiliriz.
‫Unutmayın, her zaman shift tab tuşuna basabilir, belirtilen eksen boyunca standart sapmayı hesaplayabiliriz.
‫Erişim yok seçeneğini geçersek, bunu tüm dizi üzerinden yapacaktır, ki istediğimiz de budur.
‫Harika.
‫Ve varyansı istiyorsak, iki harika kaydırma sekmesi üzerinde np yapabilir, belirtilen eksen boyunca varyansı hesaplayabiliriz.
‫Şimdi şöyle diyor olabilirsiniz: Danielle, standart sapma ve varyans da
‫neyin nesi?
‫Varyans, buraya küçük bir nokta koyalım.
‫Hatırlamanız gereken şey, varyansın her bir sayının ortalamadan farklı olduğu ortalama derecenin
‫ölçüsüne eşit olduğudur.
‫Bu yüzden daha yüksek varyans, daha geniş sayı aralığı istiyoruz.
‫Daha düşük varyans, daha düşük sayı aralığına eşittir.
‫Çok güzel.
‫Ve şimdi de standart sapma.
‫Resmi tanım standart sapmaya eşittir.
‫Standart sapma, bir grup sayının ana sayıdan ne kadar farklı olduğunu gösteren bir ölçüdür.
‫Standart sapma aslında sadece varyansın kareköküdür.
‫Şunu bir deneyelim.
‫Böylece MMP'yi aldık.
‫NP'nin iki üzerinden karekökünün standart sapmaya eşit olması gereken başka bir toplama işlevi daha vardır.
‫O zaman bunu yazalım.
‫Standart sapma, varyansın kareköküne eşittir.
‫Shift ve enter.
‫İşte oldu.
‫Bu iki sayı aynıdır.
‫Şimdi, standart sapma ve varyansın arkasındaki matematiği biraz daha incelemek isterseniz, kaynaklar
‫bölümüne sizin için bazı kaynaklar bırakacağım.
‫Aksi takdirde, bir sonraki videoda bu ikisinin biraz daha fazla örneğini göreceğiz.
‫Pratikte, her türlü veri bilimi, makine öğrenimi veya istatistiksel çalışmada ileriye dönük olarak bilinmesi
‫gereken önemli bir kavramdır.
‫Kısa bir ara verelim.
‫Yaptığımız bazı dizilerde gördüğünüz bazı toplama işlevleriyle oynayın veya kendinizinkini
‫oluşturun.
‫Birazdan görüşürüz.