‫Oke, sekarang kita telah melihat beberapa cara berbeda untuk memanipulasi ras, tetapi sebagian besar cara yang
‫kita gunakan adalah agregasi aritmatika.
‫Jadi semacam melakukan perhitungan di Vampyre sekarang.
‫Bagaimana jika Anda perlu mengubah bentuk kerajaan Anda?
‫Sekarang, mengapa Anda perlu mengubah bentuk kerajaan?
‫Ingat, banyak pembelajaran mesin yang menyatukan input Anda ke dalam algoritme pembelajaran
‫mesin dan memastikannya menghasilkan output yang tepat.
‫Salah satu cara mengatur input adalah memastikan data Anda atau daftar angka Anda atau susunan angka Anda
‫dalam bentuk yang benar.
‫Jadi mari kita lihat bagaimana melakukannya di beberapa kue.
‫Jadi kita akan membentuk kembali dan mentranspos.
‫Ini adalah bagian ini.
‫Perjalanan kecil yang menyenangkan ke sana, jadi mari kita lihat, tur, bukan?
‫Cantik.
‫Mari kita cari tahu apa bentuknya, dua per tiga.
‫Ya, itu masuk akal.
‫Nah, ingat, sebelumnya di video sebelumnya, kami mencoba mengalikan dua dengan tiga.
‫Mari kita visualisasikan tiga sehingga kita bisa melihatnya lagi.
‫Sebuah tiga.
‫Di sana kita pergi.
‫Mari kita lihat bentuknya.
‫Bentuk tiga atas.
‫Oke, sekarang apa yang akan terjadi jika kita mencoba mengalikannya?
‫Oh, operan tidak bisa disiarkan bersamaan dengan bentuk dua, tiga atau dua, tiga, tiga.
‫Sehat.
‫Hal yang indah tentang hujan wasit adalah bahwa mereka dapat dibentuk kembali atau dialihkan.
‫Mari kita lihat Reshape terlebih dahulu.
‫Jadi apa yang dilakukan Reshape?
‫Reshape adalah metode yang dapat Anda panggil pada array apa pun.
‫Jadi jika kita mengetik di sini, reshape shift tab, reshape string mengembalikan array yang berisi data yang sama dengan
‫bentuk baru.
‫Cantik.
‫Itu dia, dapatkan beberapa informasi lebih lanjut di sana.
‫Mari kita lihat apa yang dibutuhkannya.
‫Membentuk.
‫Hmm.
‫Jadi salah satu aturan penyiaran, jika kita melihat siaran sekali lagi.
‫Salah satu aturan penyiaran.
‫Di sini, aturan penyiaran umum saat beroperasi di tur menaikkan tidak tinggi membandingkan elemen bentuknya.
‫Ini dimulai dengan dimensi trailing dan berjalan maju ke dimensi yang kompatibel ketika mereka sama
‫atau salah satunya adalah satu.
‫Jadi ini artinya jika bentuk dua array sama, perkalian bisa terjadi.
‫Tetapi jika mereka tidak sama, salah satunya harus satu.
‫Jadi itulah yang akan kita lakukan di sini.
‫Kita akan membentuk ulang to array.
‫Dari bentuknya, dua, tiga.
‫Tidak kompatibel di sini, dan kita akan mengubah salah satu dimensi ini, kita akan
‫menambahkan dimensi sebenarnya untuk membentuk kembali dua, tiga, satu.
‫Mari lihat apa yang terjadi.
‫Oh, oke, jadi agak terhuyung-huyung, mari kita cetak Shapir.
‫Jadi, Anda melihat bagaimana data yang kami gunakan dengan metode yang dibentuk ulang diteruskan dalam bentuk yang berbeda.
‫Jadi sekarang kami telah menambahkan dimensi lain di sini.
‫Sekarang bentuknya menjadi tiga, satu atau tiga bentuk.
‫Oke, dua, tiga, tiga.
‫Jadi jika kita merujuk kembali pada aturan penyiaran.
‫Apakah dimensinya sama?
‫Tidak, apakah salah satunya?
‫Ya, jadi mari kita coba ini.
‫Dua akan membuatnya menjadi variabel untuk membentuk kembali mata Elang, untuk membentuk kembali dua, tiga, satu.
‫Cantik.
‫Jadi kita akan melihat ini.
‫A untuk membentuk kembali.
‫Ada kami dibentuk kembali hari ke hari untuk membentuk kembali kali tiga.
‫Di sana kita pergi.
‫Cantik, itulah manfaat dari reshape.
‫Sekarang, ini hanya contoh kecil di sini.
‫Sebelumnya mereka tidak kompatibel, tetapi karena kami membentuknya kembali, kami membentuk ulang menjadi dalam aturan
‫penyiaran numpty.
‫Kami kemudian dapat menggunakan fungsi pengali di dua larik ini.
‫Sekarang, jika konsep ini agak aneh untuk memulai, itu baik-baik saja dan itu akan membutuhkan
‫sedikit latihan untuk mengetahui bagaimana menggunakan reshape dengan benar.
‫Tapi apa yang penting di sini adalah, hanya karena Anda seorang wasit, Ray, datang dalam bentuk tertentu,
‫seperti dimulai seperti ini tidak berarti harus tetap dalam bentuk itu.
‫Jadi versi A2 yang dibentuk ulang ini masih berisi informasi yang sama dengan A2 aslinya.
‫Hanya saja bentuknya berbeda.
‫Jadi ini adalah salah satu masalah yang akan Anda temui dalam banyak masalah pembelajaran
‫mesin yang berbeda adalah memastikan bahwa data yang Anda coba temukan polanya memiliki bentuk yang sama.
‫Jadi algoritme pembelajaran mesin dapat menjalankannya seperti operasi penyiaran ini secepat mungkin.
‫Dan jika mereka tidak dalam bentuk yang sama, Anda akan sering mendapatkan kembali kesalahan seperti ini, yang mengatakan bahwa data yang Anda coba
‫temukan polanya tidak dalam bentuk yang sama.
‫Jadi saat itulah Anda harus mencari cara untuk menggunakan sesuatu seperti Reshape untuk mengubahnya menjadi bentuk yang sama
‫sehingga kompatibel satu sama lain.
‫Sekarang, dan ada satu hal lagi, yaitu transpos sekarang apa transpos, mari kita lihat
‫dulu.
‫Mari kita beri sedikit komentar di sini agar kita tahu apa yang terjadi.
‫Transpos A2.
‫Sebenarnya, kita mungkin menyerahkannya di sini ke T agar kita bisa melihat apa yang berubah di sini.
‫Mari kita membuat cadangan transpos Selasa apa yang berubah?
‫Ayo bentuk titik.
‫Tiga, dua.
‫OK, sekarang jika kita pergi ke sini untuk membentuk apa yang dilakukan transpos, itu akan mengganti Access.
‫Jadi sekarang a to shape adalah dua, tiga, tetapi jika kita sebut transpose dan sekarang T adalah empat transpose,
‫itu akan menukar sumbunya.
‫Di situlah kita bisa melihatnya sekarang.
‫Satu, dua, tiga koma tiga ada di bawah sini di kolom dan empat, lima, enam koma lima ada di kolom
‫ini.
‫Jadi yang dilakukan pada dasarnya hanyalah menukar baris dan kolom.
‫Sekarang Anda dapat melakukan ini pada array yang lebih besar juga.
‫Mari kita beri Anda bentuk tiga tiga titik, dua, tiga, tiga.
‫Jadi jika kita sebut tiga titik t.
‫Ini akan menukar Access ini di sekitar, jadi jika, katakanlah, bentuk tiga teed.
‫Jadi sekarang kita pada dasarnya membaliknya.
‫Jadi sekarang dimensi ini, juga, tepat di ujung dan tiga dan tiga telah bertukar ke depan.
‫Perbedaan penting di sini antara transpose dan reshape adalah bahwa transpose hanya membalik Access dan
‫membentuk ulang Anda dapat membuat bentuk kustom Anda sendiri.
‫Jadi, misalnya, kami membentuk ulang dua agar kompatibel dengan aturan penyiaran kami untuk berlatih membentuk kembali
‫beberapa array Anda.
‫Dan sampai jumpa di video selanjutnya.