‫تمام.
‫لقد رأينا الآن عدة طرق مختلفة للتعامل مع المصفوفات ، لكن معظم الطرق التي عملنا بها كانت
‫عمليات حسابية أو تجميعية.
‫نوع من إجراء الحسابات على زيادة حُكم.
‫الآن ماذا لو كنت بحاجة إلى تغيير شكل مصفوفة numpy الخاصة بك؟
‫الآن ، لماذا تريد تغيير شكل الحكم يا راي؟
‫حسنًا ، تذكر أن الكثير من التعلم الآلي يصطف مدخلاتك في خوارزمية التعلم
‫الآلي والتأكد من أنها تأتي بالمخرجات الصحيحة.
‫وإحدى طرق ترتيب المدخلات هي التأكد من أن بياناتك أو قائمة الأرقام الخاصة بك أو مجموعة الأرقام
‫الخاصة بك في الشكل الصحيح.
‫لذلك دعونا نلقي نظرة على كيفية القيام بذلك في NumPy.
‫لذلك سنقوم بإعادة التشكيل والتبديل.
‫هذا هو هذا القسم.
‫القليل من التوجه إلى هناك.
‫لذلك دعونا نلقي نظرة.
‫مجموعة.
‫جميلة.
‫دعونا نتعرف على شكله.
‫اثنان في ثلاثة.
‫نعم ، هذا منطقي.
‫الآن ، تذكر ، من قبل ، في مقطع فيديو سابق ، حاولنا ضرب اثنين في ثلاثة.
‫دعونا نتخيل ثلاثة حتى نتمكن من رؤيته مرة أخرى.
‫ثلاثة.
‫هناك نذهب.
‫دعنا نتحقق من الشكل.
‫شكل من ثلاث نقاط.
‫تمام.
‫ماذا سيحدث إذا حاولنا مضاعفة هذه؟
‫آه ، لا يمكن بث المعاملات مع الأشكال.
‫اثنان ، ثلاثة ، اثنان ، ثلاثة ، ثلاثة.
‫نحن سوف.
‫الشيء الجميل في المصفوفات المعقدة هو أنه يمكن إعادة تشكيلها أو تبديلها.
‫دعونا نلقي نظرة على Reshape أولاً.
‫إذن ماذا تفعل Reshape؟
‫إعادة الشكل هي طريقة يمكنك استدعاؤها على أي مصفوفة.
‫لذلك إذا كتبنا هنا.
‫علامة تبويب تحول التغيير.
‫إعادة تشكيل docstring.
‫إرجاع مصفوفة تحتوي على نفس البيانات بشكل جديد.
‫جميلة.
‫هناك نذهب.
‫احصل على مزيد من المعلومات هناك.
‫لكن دعونا نرى ما يتطلبه الأمر.
‫شكل.
‫همم.
‫إذن أحد قواعد البث ، إذا بحثنا عن البث مرة أخرى.
‫من قواعد البث.
‫هنا.
‫قواعد البث العامة عند التشغيل على مصفوفتين ، يقارن numpy أشكالهما من حيث العناصر.
‫يبدأ بالأبعاد الزائدة ويشق طريقه إلى الأمام.
‫بعدان متوافقان عندما يكونان متساويين أو أحدهما واحد.
‫ما يعنيه هذا أنه إذا تساوت شكلا مصفوفتين ، يمكن أن يحدث الضرب.
‫لكن إذا لم يكونوا متساوين ، يجب أن يكون أحدهم واحدًا.
‫لذلك هذا ما سنفعله هنا.
‫سنقوم بإعادة تشكيل A إلى مجموعة.
‫من شكله إلى ثلاثة.
‫غير متوافق هنا.
‫وسنقوم بتغيير أحد هذه الأبعاد.
‫سنضيف بعدًا ، في الواقع.
‫لذا أعد تشكيل اثنين ، ثلاثة ، واحد.
‫دعونا نرى ما سيحدث.
‫آه.
‫حسنًا ، لقد تم خلط طريقنا قليلاً.
‫دعونا نطبع الشكل هنا.
‫لذلك ترى طريقنا إلى استخدام طريقة إعادة التشكيل السابقة في شكل مختلف.
‫الآن أضفنا بُعدًا آخر هنا ، وشكله الآن هو اثنان ، ثلاثة ، واحد.
‫سوف نتحقق من الشكل الثلاثي.
‫تمام.
‫اثنان ، ثلاثة ، ثلاثة.
‫لذلك إذا رجعنا إلى قواعد البث.
‫هل الأبعاد متساوية؟
‫رقم.
‫هل واحد منهم؟
‫نعم.
‫لذلك دعونا نجرب هذا.
‫سيصنع اثنان متغيرًا أ ليعيد تشكيله ويساوي أ لإعادة تشكيله.
‫اثنان ، ثلاثة ، واحد.
‫جميلة.
‫لذلك سوف نلقي نظرة على هذا.
‫أ لإعادة التشكيل.
‫هناك A2 ، A2 Reshape Times A3 المعاد تشكيلهما.
‫هناك نذهب.
‫جميلة.
‫لذلك هذه هي فائدة إعادة التشكيل.
‫الآن ، هذا مجرد مثال صغير هنا.
‫من قبل كانت غير متوافقة ، ولكن لأننا أعدنا تشكيلها ، قمنا بإعادة تشكيلها لتكون ضمن قواعد البث الخاصة
‫بـ Numpy.
‫يمكننا بعد ذلك استخدام دالة المضاعف عبر هاتين المصفوفتين.
‫الآن ، إذا كان هذا المفهوم غريبًا نوعًا ما لتبدأ به ، فلا بأس بذلك تمامًا.
‫وسيتطلب الأمر قدرًا معقولاً من الممارسة لمعرفة كيفية استخدام إعادة التشكيل بشكل صحيح.
‫لكن المهم هنا هو أنه فقط لأنك حكم ، يأتي راي في شكل معين ، كما لو
‫أن هذا لا يعني أنه يجب أن يظل على هذا الشكل.
‫لذلك لا تزال هذه النسخة المعاد تشكيلها من A2 تحتوي على نفس المعلومات مثل النسخة الأصلية A2.
‫إنه فقط في شكل مختلف.
‫لذا فهذه إحدى المشكلات التي ستواجهها في العديد من مشكلات التعلم الآلي المختلفة
‫هي التأكد من أن البيانات التي تحاول العثور على أنماط بداخلها هي نفس الشكل.
‫لذلك يمكن لخوارزمية التعلم الآلي تشغيلها مثل عملية البث هذه في أسرع وقت ممكن.
‫وإذا لم تكن من نفس الشكل ، فغالبًا ما تحصل على أخطاء مثل هذه ، والتي تقول أن البيانات التي تحاول العثور
‫على أنماط بها ليست بنفس الشكل.
‫هذا عندما يتعين عليك معرفة كيفية استخدام شيء مثل Reshape لتحويلها إلى نفس الشكل بحيث
‫تكون متوافقة مع بعضها البعض.
‫الآن هناك شيء آخر وهو تبديل.
‫الآن ما هو تبديل؟
‫دعونا نلقي نظرة عليه أولا.
‫دعنا نضع تعليقًا صغيرًا هنا حتى نعرف ما يحدث.
‫انقل a إلى قد نتركه هنا من A إلى T حتى نتمكن من رؤية ما تغير هنا.
‫دعنا نحصل على اثنين احتياطيًا من الألف إلى الياء.
‫بدل ما تغير.
‫دعنا نذهب إلى الشكل.
‫ثلاثة.
‫اثنين.
‫تمام.
‫الآن ، إذا ذهبنا إلى هنا.
‫ثمانية لتشكيل.
‫إذن ما يفعله المنقول.
‫يقوم بتبديل المحاور.
‫إذن الآن شكل اثنان كان اثنان ثلاثة.
‫ولكن إذا أطلقنا على تبديل الموضع وأصبح T هو أربعة مبدل ، فسيتم تبديل المحاور حولها.
‫هذا حيث يمكننا رؤية ذلك.
‫الآن ، 1 إلى 3. 3 هنا في العمود وأربعة خمسة ، 6. 5 في هذا العمود.
‫لذا فإن ما تم فعله هو مجرد تبديل الصفوف والأعمدة.
‫يمكنك الآن القيام بذلك على مصفوفة أكبر أيضًا.
‫دعونا نلقي نظرة على شكل النقطة a3a3 ، اثنان ، ثلاثة ، ثلاثة.
‫لذلك إذا اتصلنا بـ a3t.
‫ستقوم بتبديل هذه المحاور.
‫إذا دعنا نرى ، شكل من ثلاث نقاط.
‫لذا فقد قلبناها الآن بشكل أساسي.
‫الآن هذا البعد ، وكذلك في النهاية ، وقد تم تبديل ثلاثة وثلاثة في المقدمة.
‫الفرق المهم هنا بين التبديل وإعادة التشكيل هو أن التحويل يقلب المحاور ويعيد
‫تشكيلها.
‫يمكنك إنشاء الأشكال المخصصة الخاصة بك.
‫على سبيل المثال ، قمنا بإعادة تشكيل A ليكون متوافقًا مع قواعد البث الخاصة بنا.
‫لذا ، قم بتمرين على إعادة تشكيل بعض المصفوفات الخاصة بك وسأراكم في الفيديو التالي.