‫لقد مررنا بالكثير من الجحيم حتى الآن.
‫لقد نظرنا في إنشاء زيادة.
‫لقد نظرنا إلى عرض المصفوفات.
‫لقد بحثنا في معالجة المصفوفات ومقارنتها.
‫الآن ، الرقم خمسة ، إذا كان لديك مجموعة من الأرقام ، فقد تحتاج أحيانًا إلى فرزها.
‫لذلك نذهب لفرز المصفوفات ، ونصنع عنوانًا صغيرًا لطيفًا هنا.
‫جميلة.
‫لذلك دعونا نلقي نظرة.
‫هل ما زلنا لدينا مجموعة عشوائية في مكان ما؟
‫لقد خلقنا هذا.
‫حسنًا ، رائع.
‫الآن ، إذا أردت إعادة إنشاء هذا ، فكيف سنفعل ذلك؟
‫إذن ، لنبدأ يساوي np عشوائيًا.
‫الآن هذا مليء بالأعداد الصحيحة ، لذا نريد rand int ونريد ما يصل إلى عشرة ونعطيها حجمًا بعددها.
‫ما هو شكل المصفوفة العشوائية؟
‫أعتقد أننا يمكن أن نقول هذا بمجرد عد الصفوف.
‫ثلاثة في خمسة.
‫لذلك دعونا نرى.
‫ثلاثة في خمسة.
‫رائع.
‫ثلاثة خمسة.
‫لذلك نحن فقط نعيد إنشاء ذلك.
‫إذا لم يكن لديك.
‫خلاف ذلك ، يمكنك فقط استخدام ما تم حفظه في الذاكرة.
‫نقوم بإعادة إنشائه للتأكد من اكتماله.
‫رائع.
‫ركضت على الشكل الصحيح.
‫هناك نذهب.
‫والآن ماذا لو أردنا فرز الأرقام في هذه المصفوفة؟
‫حسنًا ، يحتوي num pi على وظيفة تسمى NP sort.
‫سنقوم بفحص علامة تبويب التحول لمعرفة ما يفعله.
‫إرجاع نسخة مرتبة من المصفوفة.
‫وهذه مجموعة Z.
‫رائع.
‫إذا مررنا مصفوفة عشوائية هناك ، فماذا ستفعل؟
‫ستقوم بفرز الأرقام على كل محور.
‫إذا رأينا هذه المجموعة الأولى هنا ، هذه المجموعة الأولى.
‫واحد الآن على أقصى اليسار.
‫تأتي خمسة بعد ذلك لأنها ثاني أعلى نسبة.
‫ثم سبعة ثم ثمانية وتسعة.
‫رائع.
‫فلنستمر الآن.
‫يحتوي NumPy أيضًا على طريقة تسمى arg.
‫وسنرى ما يقوله هذا.
‫إرجاع الفهارس التي من شأنها فرز مصفوفة.
‫لذلك في بعض الأحيان قد لا ترغب في فرز القيم.
‫بدلاً من ذلك ، تريد معرفة المؤشر الذي يحتوي على أعلى قيمة.
‫لذلك دعونا نفعل ذلك.
‫سنمرره.
‫مجموعة عشوائية واحدة إلى خطأ.
‫الحصول على القليل من الارتباك هنا ، وجود كل هذه المصفوفات المختلفة.
‫سنرى مجموعة عشوائية مرة أخرى.
‫لذلك لدينا مجموعة عشوائية هنا.
‫نحن ندعو ARG Sort على ذلك.
‫لذلك هذا سوف يقوم بفرز الفهارس.
‫إذن واحد أقل يقول أن هذا رقم صفر.
‫نعم.
‫ثم خمسة حصلوا على واحد.
‫نعم.
‫وبعد ذلك ، حصل سبعة على اثنين.
‫رائع.
‫تمام.
‫لذلك هذا هو فرز الفهارس لنا وإخبارنا بالترتيب الذي ستأتي به.
‫لذلك دعونا نرى المصفوفة الموثوقة لدينا ، حيث سنرى مثالًا آخر على ذلك npr. فرز المنظمة.
‫جميل وبسيط.
‫لذلك يمكنك أن ترى أن هذا بالفعل في تلقائي إذا استخدمنا ag Sort.
‫تمام.
‫إذن ، هذا هو ترتيب ظهور الفهارس بصفر واحد ليكون منطقيًا.
‫ماذا لو أردنا إيجاد الحد الأدنى لعدد الفهرس الذي يأتي منه الحد الأدنى
‫للعدد ، فيمكننا عمل ag min a واحد يساوي صفرًا.
‫لذا فإن أدنى قيمة في دقيقة واحدة للدقيقة ، فإن الفهرس الذي يظهر عنده هو صفر.
‫يمكننا أن نفعل الشيء نفسه مع arg max عندما نريد القيمة القصوى لواحد.
‫اثنين.
‫ماذا لو فعلنا الحد الأقصى على المصفوفة العشوائية؟
‫راجع شعاعنا العشوائي مرة أخرى.
‫ماكس عشوائي ، صحيح.
‫نريد أن نعرف مكان الحد الأقصى للرقم في إحدى هذه المصفوفات.
‫لذلك دعونا نرى ما سيحدث.
‫لنقم بعلامة تبويب التحول أولاً.
‫تُرجع بالفعل مؤشرات القيم القصوى على طول المحور.
‫تمام.
‫أربعة.
‫همم.
‫على أي محور هذا؟
‫حسنًا ، هذا لا يساعدنا حقًا.
‫لنذهب.
‫المحور يساوي صفر.
‫أوه ، ها نحن ذا.
‫إذن ، سيعطينا هذا القيم القصوى على طول المحور تساوي صفرًا.
‫إذن هذا هو 111.
‫لذا فإن الفهرس الأول له القيمة القصوى.
‫أعتقد أن المحور صفر سيكون للصفوف.
‫دعونا نفهم هذا معًا.
‫ARG ، max ، هذا هو المكان الذي أشعر فيه بالارتباك أيضًا.
‫يؤدي النظر إلى المصفوفات المختلفة ومحاولة فرزها إلى الوصول إلى ما يحدث هنا لشخص واحد.
‫حسنًا ، هذا يحدث في الأعمدة ، على ما أعتقد.
‫هذا هو المكان الذي نشعر فيه بالارتباك.
‫لذلك لدينا هنا.
‫هذا هو الموضع الرابع.
‫هذا هو أعلى رقم.
‫نعم.
‫لذا المحور صفر.
‫ثم ننتقل إلى المركز الأول.
‫نملك.
‫رقم تسعة هنا.
‫نعم.
‫في الصف الثالث.
‫الأعلى هو واحد هنا.
‫إذن خمسة في ذلك.
‫ثم على الجانب الآخر ، نزلنا عموديًا.
‫الآن إذا نزلنا أفقيا.
‫وهو ما هو Access Zero.
‫هنا لدينا واحد هو الأعلى ونحن ننظر إلى هذه الأعداد الثلاثة.
‫حسنًا ، المركز الأول.
‫نعم.
‫ثم لدينا واحدة مرة أخرى.
‫لذلك 012.
‫نعم ، هذا هو المركز الأول هناك ، ثم إذا ذهبنا إلى هنا.
‫لدينا القيم القصوى للصفر.
‫نعم ، صفر.
‫هذا هو المكان الذي يتطلب القليل من التدريب على كتابة أوامر كهذه
‫وعرضها ثم العمل عليها بنفسك.
‫لقد كنت أفعل هذا منذ فترة حتى الآن وما زلت أشعر بالارتباك مع طرق الوصول المختلفة لسباق الحكم.
‫لذا لا تقلق إذا كنت تواجه مشكلة في الذهاب إلى أي محور يتعلق بهذا؟
‫وهو أن عرض المصفوفات مثل هذا أحيانًا يكون مربكًا بعض الشيء حتى تكتب أمرًا
‫فعليًا ثم تتابع الخطوات للخلف.
‫إذن ماذا لدينا؟
‫حسنًا ، أعتقد أنه من المحتمل أن يلخص ذلك الأمر لفرز المصفوفات.
‫الآن ، الشيء الجميل في NumPy هو أنه يمكن استخدام كل هذه الوظائف التي
‫رأيتها لعبور أي عصر.
‫لذلك لا تقلق إذا كان كل شيء يبدو مرهقًا الذي مررنا به فيما يتعلق بمعالجة مقارنة المصفوفات
‫وفرز المصفوفات والتلاعب بها وإنشاء بعض المصفوفات الخاصة بك والتلاعب بها.
‫حاول فرزها ، حاول عمل منتجات نقطية عليها وما إلى ذلك.
‫سأمتلك أكثر عندما أحاول فقط صنع بعض الأشياء من الأرقام ، والمثال العملي يساعد
‫حقًا.
‫لذا ، قبل أن نختتم القسم المحفور ، دعنا نلقي نظرة على مثال عملي.