‫Tamam.
‫Şimdi dizileri manipüle etmenin birkaç farklı yolunu gördük, ancak çalıştığımız yolların çoğu
‫aritmetik veya toplama idi.
‫Yani bir nevi hakem zammının hesaplamalarını yapmak gibi.
‫Peki ya numpy dizinizin şeklini değiştirmeniz gerekirse?
‫Şimdi, neden bir hakemin şeklini değiştirmen gerekiyor, Ray?
‫Unutmayın, makine öğreniminin büyük bir kısmı girdilerinizi bir makine öğrenimi algoritmasına
‫dizmek ve doğru çıktıyı elde etmelerini sağlamaktır.
‫Ve girdileri sıralamanın bu yollarından biri, verilerinizin veya sayı listenizin veya sayı dizinizin doğru şekilde
‫olduğundan emin olmaktır.
‫Şimdi NumPy'de bunun nasıl yapılacağına bir göz atalım.
‫Bu yüzden yeniden şekillendirme ve aktarma yapacağız.
‫Burası bu bölüm.
‫Güzel bir başlık.
‫Bir bakalım.
‫Bir dizi.
‫Çok güzel.
‫Ne şekilde olduğunu bulalım.
‫İkiye üç.
‫Evet, bu mantıklı.
‫Şimdi, hatırlayın, daha önceki bir videoda iki ile üçü çarpmaya çalışmıştık.
‫Tekrar görebilmek için üç tanesini görselleştirelim.
‫Üç.
‫İşte oldu.
‫Şekline bakalım.
‫Üç noktalı bir şekil.
‫Tamam.
‫Bunları çoğaltmaya çalışırsak ne olur?
‫İşlenenler şekillerle birlikte yayınlanamaz.
‫İki, üç ya da iki, üç, üç.
‫Pekala.
‫Numpy dizilerinin en güzel yanı yeniden şekillendirilebilmeleri veya yer değiştirebilmeleridir.
‫Önce Reshape'e bir göz atalım.
‫Peki Reshape ne yapar?
‫Reshape, herhangi bir dizi üzerinde çağırabileceğiniz bir yöntemdir.
‫Yani buraya yazarsak.
‫Vardiya sekmesini yeniden şekillendirin.
‫Doküman dizisini yeniden şekillendirin.
‫Aynı verileri yeni bir şekil ile içeren bir dizi döndürür.
‫Çok güzel.
‫İşte oldu.
‫Oradan biraz daha bilgi alın.
‫Ama bakalım ne gerektiriyor.
‫Şekil.
‫Hmm.
‫Yani yayıncılığın kurallarından biri, eğer yayıncılığa bir kez daha bakarsak.
‫Yayıncılığın kurallarından biri.
‫Burada.
‫Genel Yayınlama Kuralları İki dizi üzerinde çalışırken numpy bunların şekillerini eleman bazında karşılaştırır.
‫Son boyutlarla başlar ve ileriye doğru çalışır.
‫İki boyut eşit olduğunda veya biri tek olduğunda uyumludur.
‫Bunun anlamı, iki dizinin şekilleri eşitse çarpma işleminin gerçekleşebileceğidir.
‫Ama eşit değillerse, içlerinden birinin eşit olması gerekir.
‫Burada yapacağımız şey de bu.
‫A'yı dizi olarak yeniden şekillendireceğiz.
‫Şekilden üçe kadar.
‫Burası uyumsuz.
‫Ve bu boyutlardan birini değiştireceğiz.
‫Aslında bir boyut daha ekleyeceğiz.
‫Yani ikiyi, üçü, biri yeniden şekillendir.
‫Bakalım neler olacak.
‫Ah.
‫Pekâlâ, yolumuz biraz karıştı.
‫Şekli buraya yazdıralım.
‫Gördüğünüz gibi, yeniden şekillendirme yöntemini geçmişte farklı bir şekilde kullandık.
‫Şimdi buraya bir boyut daha ekledik ve şimdi şekli iki, üç, bir oldu.
‫Üç şekli kontrol edeceğiz.
‫Tamam.
‫İki, üç, üç.
‫Yani yayıncılık kurallarına geri dönecek olursak.
‫Boyutlar eşit mi?
‫Hayır.
‫Onlardan biri mi?
‫Evet.
‫Şunu deneyelim.
‫A iki, yeniden şekillendirilecek A değişkenini yeniden şekillendirilecek A'ya eşit hale getirecektir.
‫İki, üç, bir.
‫Çok güzel.
‫Buna bir göz atacağız.
‫Yeniden şekillendirmek için.
‫İşte yeniden şekillendirilmiş A2, A2 Yeniden Şekillendirme Zamanları A3.
‫İşte oldu.
‫Çok güzel.
‫Yani yeniden şekillendirmenin faydası bu.
‫Şimdi, bu sadece küçük bir örnek.
‫Daha önce uyumsuzdular, ancak yeniden şekillendirdiğimiz için a'yı numpy'nin yayın kuralları dahilinde olacak şekilde yeniden
‫şekillendirdik.
‫Daha sonra bu iki dizide çarpan işlevini kullanabiliriz.
‫Şimdi, eğer bu kavram başlangıçta biraz garip geliyorsa, bu tamamen sorun değil.
‫Ve yeniden şekillendirmenin nasıl doğru şekilde kullanılacağını anlamak için biraz pratik yapmak gerekecek.
‫Ancak buradaki önemli çıkarım şudur: Hakem olmanız, Ray'in belirli bir şekilde gelmesi, örneğin
‫böyle başlaması, bu şekilde kalması gerektiği anlamına gelmez.
‫Yani A2'nin bu yeniden şekillendirilmiş versiyonu hala orijinal A2 ile aynı bilgileri içeriyor.
‫Sadece farklı bir şekli var.
‫Dolayısıyla, birçok farklı makine öğrenimi probleminde karşılaşacağınız sorunlardan
‫biri, içinde kalıplar bulmaya çalıştığınız verilerin aynı şekilde olduğundan emin olmaktır.
‫Böylece makine öğrenimi algoritması mümkün olduğunca hızlı bir şekilde bu yayın işlemi gibi üzerinde çalışabilir.
‫Ve aynı şekilde değillerse, genellikle bunun gibi hatalar alırsınız, bu da kalıpları bulmaya çalıştığınız verilerin
‫aynı şekilde olmadığını söyler.
‫İşte o zaman, birbirleriyle uyumlu olmaları için onları aynı şekle dönüştürmek üzere Reshape gibi bir şeyi nasıl
‫kullanacağınızı bulmanız gerekir.
‫Şimdi bir şey daha var ki o da transpoze.
‫Şimdi transpoze nedir?
‫Önce bir göz atalım.
‫Buraya küçük bir yorum koyalım ki neler olduğunu bilelim.
‫A'yı T'ye çevirin aslında burada A'dan T'ye bırakabiliriz böylece burada neyin değiştiğini görebiliriz.
‫A'dan Z'ye iki tane geri alalım.
‫Değişenleri aktarın.
‫Şekle girelim.
‫Üç.
‫İki.
‫Tamam.
‫Şimdi, eğer buraya gidersek.
‫Şekillendirmek için sekiz.
‫Peki transpoze ne yapar.
‫Eksenleri değiştirir.
‫Yani şimdi iki şekli iki üç oldu.
‫Ancak transpoze dersek ve şimdi T dört transpoze ise, eksenleri değiştirecektir.
‫İşte bunu görebiliyoruz.
‫Şimdi, 1'den 3'e. 3 burada sütunun aşağısında ve dört, beş, altı. 5 bu sütunda.
‫Yani yapılan şey aslında sadece satırları ve sütunları değiştirmektir.
‫Şimdi bunu daha büyük bir dizi üzerinde de yapabilirsiniz.
‫a3a3 nokta şeklini görelim, iki, üç, üç.
‫Yani eğer a3t'yi çağırırsak.
‫Bu eksenleri değiştirecek.
‫Bakalım, üç noktalı bir şekil.
‫Yani şimdi aslında onu tersine çevirdik.
‫Şimdi bu boyut da en sonda ve üç ile üç öne doğru yer değiştirdi.
‫Burada transpoze ve yeniden şekillendirme arasındaki önemli fark, transpozenin sadece eksenleri çevirmesi ve yeniden şekillendirmesidir.
‫Kendi özel şekillerinizi oluşturabilirsiniz.
‫Örneğin, A'yı yayın kurallarımızla uyumlu olacak şekilde yeniden şekillendirdik.
‫Bu yüzden bazı dizilerinizi yeniden şekillendirme alıştırması yapın ve bir sonraki videoda görüşmek üzere.