‫OK, agora vimos algumas maneiras diferentes de manipular uma corrida, mas a maioria das maneiras com as
‫quais trabalhamos tem sido agregação aritmética.
‫Então meio que realizando cálculos no Vampyre agora.
‫E se você precisar mudar a forma de seu império?
‫Agora, por que você precisa mudar a forma de um império?
‫Bem, lembre-se de que muito aprendizado de máquina está alinhando suas entradas em um algoritmo de aprendizado
‫de máquina e garantindo que eles tenham a saída correta.
‫Uma dessas maneiras de alinhar as entradas é garantir que seus dados ou lista de números ou matriz de
‫números estejam no formato correto.
‫Então, vamos dar uma olhada em como fazer isso em uma torta.
‫Então iremos remodelar e transpor.
‫Esta é esta seção.
‫Um pequeno título para lá, então vamos dar uma olhada, um tour, certo?
‫Bela.
‫Vamos descobrir qual é o formato, dois por três.
‫Sim, isso faz sentido.
‫Agora, lembre-se, antes, em um vídeo anterior, tentamos multiplicar um dois por um três.
‫Vamos visualizar um três para que possamos vê-lo novamente.
‫Três.
‫Aqui vamos nós.
‫Vamos verificar a forma.
‫Uma forma de três topos.
‫OK, agora o que vai acontecer se tentarmos multiplicar isso?
‫Oh, operandos não podiam ser transmitidos junto com os dois, três ou dois, três, três do formato.
‫Nós vamos.
‫A coisa bonita sobre as chuvas de um árbitro é que elas podem ser remodeladas ou transpostas.
‫Vamos dar uma olhada no Reshape primeiro.
‫Então, o que o Reshape faz?
‫Remodelar é um método que você pode chamar em qualquer array.
‫Portanto, se digitarmos aqui, reshape shift tab, reshape string retorna um array contendo os mesmos dados com uma
‫nova forma.
‫Bela.
‫Lá vamos nós, obtenha mais informações lá.
‫Vamos ver o que é necessário.
‫Forma.
‫Hmm.
‫Então, uma das regras da transmissão, se olharmos para a transmissão mais uma vez.
‫Uma das regras de transmissão.
‫É aqui que as regras gerais de transmissão ao operar em turnê não aumentam em comparação com seus elementos de
‫formas.
‫Ele começa com as dimensões finais e segue seu caminho até que as dimensões sejam compatíveis quando
‫forem iguais ou uma delas for uma.
‫O que isso significa é que, se as formas de duas matrizes forem iguais, a multiplicação pode acontecer.
‫Mas se eles não são iguais, um deles tem que ser um.
‫Então é isso que vamos fazer aqui.
‫Vamos remodelar o array to.
‫De sua forma, dois, três.
‫Incompatível aqui, e vamos mudar uma dessas dimensões, vamos adicionar uma
‫dimensão realmente para remodelar dois, três, um.
‫Vamos ver o que acontece.
‫Oh, OK, isso mudou nosso caminho um pouco, vamos imprimir o Shapir.
‫Assim, você vê como os dados que usamos em um método remodelado passaram em uma forma diferente.
‫Então, agora adicionamos outra dimensão aqui.
‫Agora sua forma é três, uma ou três.
‫Ok, dois, três, três.
‫Portanto, se nos referirmos às regras de transmissão.
‫As dimensões são iguais?
‫Não, um deles é um?
‫Sim, então vamos tentar isso.
‫Um dois a tornará uma variável para remodelar o olho da Águia, para remodelar dois, três, um.
‫Bela.
‫Então, vamos dar uma olhada nisso.
‫A para remodelar.
‫Aí está o nosso dia a dia remodelado para remodelar vezes a três.
‫Aqui vamos nós.
‫Lindo, então esse é um benefício da reformulação.
‫Agora, este é apenas um pequeno exemplo aqui.
‫Antes eles eram incompatíveis, mas como nós o remodelamos, remodelamos um to para ficar dentro das regras de transmissão
‫de numpty.
‫Poderíamos então usar a função multiplicadora nessas duas matrizes.
‫Agora, se este conceito é meio estranho para começar, está perfeitamente bem e será necessário um pouco
‫de prática para descobrir como usar o reshape corretamente.
‫Mas a lição importante aqui é que só porque você é um árbitro, Ray, vem em uma certa forma,
‫como se começasse assim, não significa que tenha que permanecer nessa forma.
‫Portanto, esta versão remodelada de A2 ainda contém as mesmas informações que o A2 original.
‫Está apenas em uma forma diferente.
‫Portanto, este é um dos problemas que você encontrará em muitos problemas de aprendizado de
‫máquina diferentes, é garantir que os dados nos quais você está tentando encontrar padrões tenham a mesma forma.
‫Assim, o algoritmo de aprendizado de máquina pode executá-lo como esta operação de transmissão o mais rápido possível.
‫E se eles não estiverem no mesmo formato, você frequentemente receberá de volta erros como este, que dizem que os dados que você está
‫tentando encontrar padrões não são do mesmo formato.
‫Então é aí que você tem que descobrir como usar algo como Remodelar para transformá-los na mesma forma para
‫que sejam compatíveis entre si.
‫Agora, e tem mais uma coisa, que é transpor agora o que transpõe, vamos dar uma olhada nisso
‫primeiro.
‫Vamos colocar um pequeno comentário aqui para que saibamos o que está acontecendo.
‫Transpor A2.
‫Na verdade, podemos deixar aqui para T para que possamos ver o que mudou aqui.
‫Vamos voltar a transpor uma terça-feira o que mudou?
‫Vamos em forma de ponto.
‫Três dois.
‫OK, agora se formos aqui para moldar o que uma transposição faz, ela muda o Access.
‫Então agora a forma era dois, três, mas se chamarmos transpor e agora T for quatro transpor, isso
‫vai trocar o eixo.
‫É onde podemos ver isso agora.
‫Um, dois, três vírgula três está aqui na coluna e quatro, cinco, seis vírgula cinco está nesta coluna.
‫Então, o que é feito é essencialmente apenas trocar as linhas e colunas.
‫Agora você também pode fazer isso em uma matriz maior.
‫Vamos dar a você uma forma de três a três pontos, dois, três, três.
‫Portanto, se chamarmos três pontos t.
‫Ele vai trocar esses Access's ao redor, então se, digamos, uma forma de três ajustes.
‫Então, agora basicamente invertemos.
‫Portanto, agora esta dimensão também está bem no final e três e três foram trocados para a frente.
‫A diferença importante aqui entre transpor e remodelar é que transpor apenas vira o Access
‫e remodela você pode criar suas próprias formas personalizadas.
‫Assim, por exemplo, remodelamos um dois para ser compatível com nossas regras de transmissão para ter uma prática remodelar
‫alguns de seus arrays.
‫E te vejo no próximo vídeo.