‫Chào mừng trở lại.
‫Và trong video cuối cùng, chúng ta đã học được một vài thủ thuật số học nhỏ.
‫Và chúng tôi đã học được rằng số học là một từ ưa thích để chỉ các phép toán mà chúng tôi có thể thực hiện trên các mảng có số học.
‫Và vì vậy bây giờ chúng ta sẽ tìm hiểu thêm một chút về cách thao tác các mảng NumPy thông qua tập hợp.
‫Bây giờ, tổng hợp là một trong những từ ngữ hoa mỹ.
‫Hãy Google nó.
‫Xác định tập hợp.
‫Sự hình thành một số thứ thành một cụm.
‫Vâng, đó là những gì chúng tôi sẽ làm.
‫Vì vậy, tổng hợp, thực hiện cùng một hoạt động trên một số thứ.
‫Và trong trường hợp của chúng ta, số thứ là mảng numpy của chúng ta.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem xét.
‫Bạn có thể quen thuộc với phương pháp tổng.
‫Vì vậy, một số hoặc trăn một số.
‫Vì vậy, chúng ta hãy lập một danh sách.
‫Danh sách chúng tôi liệt kê bằng một, hai, ba.
‫Đẹp và đơn giản và chúng tôi sẽ nhập danh sách.
‫Danh sách.
‫Danh sách liệt kê không được xác định.
‫Tất nhiên, chúng tôi đang mắc lỗi chính tả.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Nhập danh sách Python.
‫Vì vậy, nếu chúng ta muốn có được tổng số danh sách được liệt kê, chúng ta có thể nhập vào một số danh sách được liệt kê này.
‫Bây giờ, đó là một hàm python ngay tại đó.
‫Một số.
‫Nhưng NumPy có phiên bản riêng của nó.
‫Vì vậy, hãy xem, hãy quay trở lại mảng một của chúng ta, mảng đáng tin cậy hơn rất nhiều.
‫Chà, không nhiều hơn, nhưng nó chỉ là một kiểu khác để liệt kê danh sách, mặc dù nó
‫chứa cùng một thông tin.
‫Nó nằm trong một mảng kiểu numpy và D.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem xét.
‫Chúng ta có thể làm gì với một cái?
‫Chúng tôi có thể gọi một số trên đó và chúng tôi sẽ nhận được sáu.
‫Chúng ta cũng có thể gọi NP là một số.
‫Chúng tôi cũng nhận được sáu.
‫Được chứ.
‫Bây giờ, tại sao chúng lại là các chức năng khác nhau ở đây và sự khác biệt chính giữa hai chức năng này là gì?
‫Có thể gây nhầm lẫn khi có hai cách khác nhau để thực hiện cùng một phép tổng hợp trên một tập dữ liệu và hãy nhớ rằng việc
‫tổng hợp chỉ thực hiện cùng một thao tác trên một số thứ.
‫Một số chỉ là một tập hợp để cộng lại tất cả các phần tử của một mảng hoặc danh sách nhất định.
‫Bây giờ bạn có thể sử dụng số tiền nhỏ mà bạn nên sử dụng
‫ở đây, cho dù đó là Python một số hay NP một số là sử dụng các phương thức của Python trên các kiểu dữ liệu Python và sử dụng các phương thức không phải của PI trên các mảng numpy.
‫Vì vậy, đây là một số.
‫Trên thực tế, chúng tôi có thể làm điều này trong phần đánh dấu, vì vậy nó dễ đọc hơn một chút.
‫Chúng tôi không muốn tiêu đề một.
‫Chúng tôi sẽ đặt điều này trong mã.
‫Vì vậy, đây là mẩu tin của chúng tôi.
‫Và trả một số.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Bây giờ chúng ta hãy xem điều này trong hành động.
‫Vì vậy, chúng ta sẽ tạo ra một mảng lớn.
‫Một mảng lớn.
‫Điều này thực sự sẽ chứng minh sức mạnh của việc numpy có thể nhanh như thế nào.
‫Hãy nhớ cách chúng ta đã nói về ngay từ đầu.
‫Chúng tôi sẽ tạo một mảng lớn với 100.000 phần tử khác nhau.
‫Điều này sẽ không quá phổ biến đối với các vấn đề về máy học.
‫Vậy là xong.
‫Kích thước 100.000.
‫Hãy chỉ xem để chúng ta có thể thấy nó trông như thế nào.
‫Mảng lớn.
‫Cho phép xem 100 phần tử đầu tiên.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Tất cả các số ngẫu nhiên.
‫Tuyệt quá.
‫Chúng tôi có thể giảm con số đó xuống còn mười, vì vậy chúng tôi có thêm một chút không gian.
‫Tuyệt vời.
‫Bây giờ chúng ta sẽ sử dụng một trong các sổ ghi chép của Jupyter hoặc Hàm ma thuật của Python với ghi nhớ,
‫một hàm ma thuật có một dấu phần trăm nhỏ ở đầu nó.
‫Chúng ta có thời gian và điều này sẽ đến lúc.
‫Một dòng mã cụ thể mất bao lâu để chạy?
‫Chúng tôi sẽ thử python một số như vậy một số trên một mảng lớn.
‫Chúng tôi sẽ chỉ đưa ra một bình luận nhỏ ở đây.
‫Vì vậy, Python một số và sau đó thời gian nó.
‫Chúng tôi muốn một số mảng lớn của num pi.
‫Và chúng tôi sẽ đưa ra một bình luận nhỏ ở đây.
‫Bây giờ paes một số.
‫Vì vậy, hãy chạy điều này và xem điều gì sẽ xảy ra.
‫Bây giờ, có thể mất một chút thời gian vì nó đang cộng 100.000 con số khác nhau.
‫Vậy chúng ta có gì ở đây?
‫Chà, dòng đầu tiên sẽ dành riêng cho dòng này ở đây, và dòng thứ hai sẽ dành
‫riêng cho một số không pi.
‫Vì vậy, dòng đầu tiên để tổng hợp bằng cách sử dụng Python, một số trên 100.000 số khác nhau lấy 17. 9 mili giây mỗi vòng lặp.
‫Cộng hoặc -2. 94 mili giây, mười vòng lặp.
‫Nhưng bây giờ ngụ ý một số tác động.
‫Một số đặt bộ khuếch đại đó vào, một số lấy 34 micro.
‫Biểu tượng nhỏ này ở đây là mu bốn micro giây.
‫Vì vậy, chúng ta hãy chuyển đổi điều đó.
‫Chúng tôi muốn micro giây đến mili giây.
‫Bằng một micro giây bằng 0. 001 mili giây.
‫Vì vậy, chúng ta hãy chuyển đổi.
‫Đây chỉ là vài giây.
‫Chúng tôi muốn chuyển đổi nó thành micro giây.
‫7. 9 mili giây, thực tế là hai micro giây.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Vì vậy, 17. 9 mili giây bằng 17.900 micro giây.
‫Trời ơi.
‫Vậy 17,900 chia cho 34.
‫Bằng 526.
‫Vì vậy, điều đó có nghĩa là num pies, tổng của npc nhanh hơn 526 lần so với Sum của Python.
‫Vì vậy, về sau, hãy nhớ nhỏ ở đây, nếu bạn đang làm việc với dữ liệu NumPy, hãy sử dụng các phương pháp numpy.
‫Nhưng nếu bạn đang làm việc với các kiểu dữ liệu Python, hãy sử dụng các phương thức python.
‫Bởi vì quay trở lại đầu, numpy đang được tối ưu hóa để thực hiện các phép tính số.
‫Vì vậy, bất cứ khi nào bạn muốn thực hiện các phép tính số, hãy luôn nhớ sử dụng phiên bản numpy
‫của một hàm tổng hợp.
‫Và nói về các hàm tổng hợp, chúng ta hãy xem xét thêm một vài thứ nữa, chúng ta sẽ đi đến chúng ta sẽ xem xét mảng
‫thứ hai mà chúng ta đã tạo.
‫Có mảng hai chiều đáng tin cậy của chúng tôi từ trước đó.
‫Chúng ta hãy tìm cái chính của cái này.
‫Vậy là chúng ta đã có NP chính A2 3. 633.
‫Xinh đẹp.
‫Bây giờ cái chính sẽ là nếu chúng ta thêm những thứ này lên một cộng hai cộng với 3. 3 cộng bốn cộng năm cộng 6. 5, sau đó
‫chia cho tổng số mục.
‫Vì vậy, sáu, chúng tôi sẽ không làm điều đó, nhưng đó là cách bạn tìm thấy ý nghĩa.
‫Nếu chúng tôi muốn tối đa, bạn có thể sử dụng MP tối đa.
‫Nếu chúng ta muốn mức tối thiểu, chúng ta có thể tính MP min.
‫Nếu chúng ta muốn độ lệch chuẩn, chúng ta có thể thực hiện STD, độ lệch chuẩn.
‫Hãy nhớ rằng, chúng ta luôn có thể nhấn phím shift, tính toán độ lệch chuẩn dọc theo trục được chỉ định.
‫Nếu chúng tôi không có quyền truy cập, nó sẽ thực hiện điều đó trên toàn bộ mảng, đó là những gì chúng tôi muốn.
‫Tuyệt vời.
‫Và nếu chúng ta muốn có phương sai, chúng ta có thể thực hiện np trên hai tab shift tuyệt vời, tính phương sai dọc theo
‫trục được chỉ định.
‫Và bây giờ bạn có thể nói, Danielle, độ lệch chuẩn là cái quái gì và phương sai là
‫cái quái gì?
‫Vâng, phương sai, chúng ta hãy đặt một điểm nhỏ ở đây.
‫Điều bạn cần nhớ là phương sai bằng số đo mức độ trung bình mà mỗi số khác
‫nhau với giá trị trung bình.
‫Vì vậy, chúng tôi muốn phương sai cao hơn tương đương với phạm vi số rộng hơn.
‫Phương sai thấp hơn tương đương với phạm vi số thấp hơn.
‫Xinh đẹp.
‫Và bây giờ là độ lệch chuẩn.
‫Định nghĩa chính thức là độ lệch chuẩn bằng.
‫Độ lệch chuẩn là thước đo mức độ dàn trải của một nhóm số so với chính.
‫Độ lệch chuẩn thực chất chỉ là căn bậc hai của phương sai.
‫Vì vậy, chúng ta hãy thử điều này ra.
‫Vì vậy, chúng tôi đã có MMP.
‫Có một hàm tổng hợp khác căn bậc hai của NP trên hai phải bằng độ lệch chuẩn.
‫Vì vậy, chúng ta hãy viết điều này ra.
‫Độ lệch chuẩn bằng căn bậc hai của phương sai.
‫Shift và nhập.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Hai con số này giống nhau.
‫Bây giờ, nếu bạn muốn xem xét thêm một chút toán học đằng sau độ lệch chuẩn và phương sai, tôi sẽ
‫để lại một số tài nguyên trong phần tài nguyên cho bạn.
‫Nếu không, trong video tiếp theo, chúng ta sẽ xem thêm một chút ví dụ về hai điều này.
‫Trên thực tế, chúng là một khái niệm quan trọng cần biết về tương lai trong bất kỳ loại khoa học dữ liệu hoặc học
‫máy hoặc công việc thống kê nào.
‫Vì vậy, chúng ta hãy nghỉ ngơi nhanh chóng.
‫Hãy thử với một số hàm tổng hợp mà bạn đã thấy trên một số mảng mà chúng tôi đã tạo hoặc tạo
‫của riêng bạn.
‫Và tôi sẽ gặp bạn sau một giây.