‫Được chứ.
‫Bây giờ chúng ta đã thấy một số cách khác nhau để thao tác với mảng, nhưng hầu hết các cách chúng ta đã
‫làm đều là số học hoặc tổng hợp.
‫Vì vậy, loại thực hiện các phép tính về mức tăng trọng tài.
‫Bây giờ, điều gì xảy ra nếu bạn cần thay đổi hình dạng của mảng numpy?
‫Bây giờ, tại sao bạn cần thay đổi hình dạng của trọng tài, Ray?
‫Chà, hãy nhớ rằng, rất nhiều công việc học máy đang xếp các đầu vào của bạn vào một thuật toán
‫học máy và đảm bảo rằng chúng xuất hiện với đầu ra phù hợp.
‫Và một trong những cách sắp xếp đầu vào đó là đảm bảo dữ liệu của bạn hoặc danh sách số hoặc mảng số
‫của bạn ở đúng hình dạng.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem làm thế nào để làm điều đó trong NumPy.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ định hình lại và chuyển đổi.
‫Đây là phần này.
‫Hướng dẫn nhỏ tốt đẹp ở đó.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem xét.
‫Một mảng.
‫Xinh đẹp.
‫Hãy tìm hình dạng của nó.
‫Hai, ba.
‫Vâng, điều đó có ý nghĩa.
‫Bây giờ, hãy nhớ rằng, trước đây, trong video trước, chúng tôi đã cố gắng nhân hai với ba.
‫Hãy hình dung ba để chúng ta có thể nhìn thấy nó một lần nữa.
‫Một ba.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Hãy kiểm tra hình dạng.
‫Một hình ba chấm.
‫Được chứ.
‫Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta cố gắng nhân chúng lên?
‫Ah, không thể phát các toán hạng cùng với các hình dạng.
‫Hai, ba hoặc hai, ba, ba.
‫Tốt.
‫Điều tuyệt vời về mảng numpy là chúng có thể được định hình lại hoặc chuyển vị.
‫Trước tiên hãy xem Reshape.
‫Vậy Reshape để làm gì?
‫Định dạng lại là một phương thức bạn có thể gọi trên bất kỳ mảng nào.
‫Vì vậy, nếu chúng ta gõ vào đây.
‫Định hình lại tab thay đổi.
‫Định hình lại chuỗi tài liệu.
‫Trả về một mảng chứa cùng một dữ liệu với một hình dạng mới.
‫Xinh đẹp.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Nhận thêm một số thông tin ở đó.
‫Nhưng hãy xem nó yêu cầu những gì.
‫Hình dạng.
‫Hừ!
‫Vì vậy, một trong những quy tắc phát sóng, nếu chúng ta tra cứu phát sóng một lần nữa.
‫Một trong những quy tắc phát sóng.
‫Ở đây.
‫Các quy tắc chung về phát sóng Khi hoạt động trên hai mảng, numpy sẽ so sánh phần tử hình dạng của chúng một cách khôn ngoan.
‫Nó bắt đầu với các kích thước theo sau và hoạt động theo cách của nó về phía trước.
‫Hai kích thước tương thích khi chúng bằng nhau hoặc một trong số chúng là một.
‫Vì vậy, điều này có nghĩa là nếu hình dạng của hai mảng bằng nhau, phép nhân có thể xảy ra.
‫Nhưng nếu chúng không bằng nhau, thì một trong hai phải là một.
‫Vì vậy, đó là những gì chúng tôi sẽ làm ở đây.
‫Chúng ta sẽ định hình lại A thành mảng.
‫Từ hình dạng của nó đến ba.
‫Không tương thích ở đây.
‫Và chúng tôi sẽ thay đổi một trong những thứ nguyên này.
‫Thực ra chúng tôi sẽ thêm một thứ nguyên.
‫Vì vậy, hãy định hình lại hai, ba, một.
‫Hãy xem điều gì sẽ xảy ra.
‫Ah.
‫Được rồi, vì vậy nó đã xáo trộn theo cách của chúng ta một chút.
‫Hãy in hình dạng ở đây.
‫Vì vậy, bạn thấy cách của chúng tôi để chúng tôi đã sử dụng phương pháp định hình lại trước đây trong một hình dạng khác.
‫Vì vậy, bây giờ chúng tôi đã thêm một chiều không gian khác ở đây, và bây giờ hình dạng của nó là hai, ba, một.
‫Chúng tôi sẽ kiểm tra một hình dạng ba.
‫Được chứ.
‫Hai, ba, ba.
‫Vì vậy, nếu chúng ta tham khảo lại các quy tắc phát sóng.
‫Các kích thước có bằng nhau không?
‫Không.
‫Có phải một trong số họ là một?
‫Đúng.
‫Vì vậy, chúng ta hãy thử điều này.
‫A hai sẽ tạo một biến A để định hình lại bằng A để định hình lại.
‫Hai, ba, một.
‫Xinh đẹp.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ xem xét điều này.
‫A để định hình lại.
‫Có lần định hình lại A2, A2 Định hình lại lần A3 của chúng tôi.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Xinh đẹp.
‫Vì vậy, đó là lợi ích của việc định hình lại.
‫Bây giờ, đây chỉ là một ví dụ nhỏ ở đây.
‫Trước khi chúng không tương thích, nhưng vì chúng tôi đã định hình lại nó, chúng tôi đã định hình lại một để phù hợp với các quy tắc
‫phát sóng của numpy.
‫Sau đó, chúng ta có thể sử dụng hàm nhân trên hai mảng này.
‫Bây giờ, nếu khái niệm này hơi lạ khi bắt đầu, thì điều đó hoàn toàn ổn.
‫Và sẽ cần một chút thực hành để tìm ra cách sử dụng reshape đúng cách.
‫Nhưng điều quan trọng rút ra ở đây là, chỉ vì bạn là trọng tài chính, nên Ray có một hình dạng nhất định, giống như
‫nó bắt đầu như thế này không có nghĩa là nó phải ở trong hình dạng đó.
‫Vì vậy, phiên bản A2 được định hình lại này vẫn chứa các thông tin tương tự như A2 ban đầu.
‫Nó chỉ ở một hình dạng khác.
‫Vì vậy, đây là một trong những vấn đề bạn sẽ gặp trong nhiều vấn đề học máy khác
‫nhau là đảm bảo rằng dữ liệu mà bạn đang cố gắng tìm các mẫu bên trong có cùng hình dạng.
‫Vì vậy, thuật toán học máy có thể chạy qua nó như hoạt động truyền phát này nhanh nhất có thể.
‫Và nếu chúng không có hình dạng giống nhau, bạn sẽ thường gặp lại các lỗi như thế này, điều này có nghĩa là dữ liệu bạn đang
‫cố gắng tìm các mẫu không có cùng hình dạng.
‫Vì vậy, đó là lúc bạn phải tìm ra cách sử dụng một cái gì đó như Reshape để biến chúng thành cùng một
‫hình dạng để chúng tương thích với nhau.
‫Bây giờ có một thứ nữa đó là chuyển vị.
‫Bây giờ chuyển vị là gì?
‫Chúng ta hãy nhìn vào nó trước.
‫Hãy đưa ra một bình luận nhỏ ở đây để chúng tôi biết những gì đang xảy ra.
‫Chuyển đổi a thành thực sự chúng ta có thể để nó ở đây A thành T để chúng ta có thể thấy những gì đã thay đổi ở đây.
‫Hãy sao lưu hai từ A đến Z.
‫Chuyển đổi những gì đã thay đổi.
‫Hãy đi định hình.
‫Số ba.
‫Hai.
‫Được chứ.
‫Bây giờ, nếu chúng ta đi đến đây.
‫Tám để định hình.
‫Vì vậy, những gì một chuyển vị làm.
‫Nó chuyển các trục.
‫Vì vậy, bây giờ một hình hai là hai ba.
‫Nhưng nếu chúng ta gọi là chuyển vị và bây giờ T là bốn chuyển vị, nó sẽ hoán đổi các trục xung quanh.
‫Đó là nơi chúng ta có thể thấy điều đó.
‫Bây giờ, 1 đến 3. 3 ở dưới đây trong cột và bốn năm, 6. 5 là trên cột này.
‫Vì vậy, những gì nó được thực hiện về cơ bản chỉ là hoán đổi các hàng và cột.
‫Bây giờ bạn cũng có thể làm điều này trên một mảng lớn hơn.
‫Hãy xem hình dạng điểm a3a3, hai, ba, ba.
‫Vì vậy, nếu chúng ta gọi a3t.
‫Nó sẽ hoán đổi những trục này xung quanh.
‫Vì vậy, nếu chúng ta hãy xem, một hình dạng ba điểm.
‫Vì vậy, bây giờ về cơ bản chúng tôi đã lật nó.
‫Vì vậy, bây giờ chiều không gian này, cũng vậy ở phần cuối, và ba và ba đã đổi chỗ cho phía trước.
‫Sự khác biệt quan trọng ở đây giữa chuyển vị và định hình lại là chuyển vị chỉ cần lật các trục xung quanh
‫và định hình lại.
‫Bạn có thể tạo hình dạng tùy chỉnh của riêng bạn.
‫Vì vậy, ví dụ: chúng tôi đã định hình lại A để tương thích với các quy tắc phát sóng của chúng tôi.
‫Vì vậy, hãy thực hành định hình lại một số mảng của bạn và tôi sẽ gặp lại bạn trong video tiếp theo.