‫Oké, nu hebben we de basis van numpy onder de knie.
‫Of misschien ook niet.
‫Oké.
‫Je hoeft voorlopig niet alles uit je hoofd te weten.
‫Laten we ter afsluiting een klein praktisch voorbeeld bekijken.
‫Praktisch voorbeeld.
‫Non pi in actie.
‫Speel de mooie actiemuziek.
‫Een mooi, verkeerd woord.
‫Laten we gaan.
‫Intense actiemuziek.
‫Rock en roll.
‫Nu, als we terugkomen op ons Jupiter dashboard, heb ik hier een kleine map genaamd Afbeeldingen,
‫die ik zojuist heb aangemaakt, en ik heb hier wat foto's.
‫Dus de hele premisse is dat we het er in het begin met NumPy over gehad hebben bij machinaal leren.
‫Je neemt alle gegevens die je hebt en zet ze om in cijfers.
‫Je gebruikt een machine learning algoritme om patronen te vinden in die getallen.
‫Dus wat als uw gegevens toevallig afbeeldingen zijn en u informatie over die afbeeldingen wilt vinden?
‫Ik ga hier een kleine markdown-cel maken en importeer een panda-afbeelding die we hebben gebruikt in de
‫panda's-sectie.
‫Dus we gaan onze prachtige panda draaien.
‫We kunnen het daar zien.
‫Kijk eens aan.
‫Jij begint.
‫Geef het een high five.
‫Ik ben high five in het scherm.
‫Wat we willen doen is een afbeelding omzetten in een numpy array, want als we deze afbeelding eenmaal hebben omgezet in een numpy array, dan kunnen
‫we de functies gebruiken die we in deze hele sectie hebben geleerd om patronen te vinden waarin
‫we het een beetje kunnen manipuleren.
‫We kunnen het doorgeven aan een machine learning algoritme.
‫De wereld is onze oester wanneer onze gegevens in aantallen zijn.
‫Dus we hebben hier kaartplot lib.
‫We gaan kaartplot lib zien in een andere sectie, import in rood.
‫Dus dit is gewoon een klein pakketje binnen map plot lib genaamd M read, wat staat voor image read.
‫Wat dit gaat doen is m lezen.
‫We kunnen onze shift tab gebruiken om dit uit te zoeken.
‫Nou, gaat het?
‫Misschien omdat we het nog niet hebben ingevoerd.
‫We hebben iets nodig.
‫Dat geeft niet.
‫We willen naar de shift tab.
‫Daar gaan we.
‫Leest een afbeelding uit een bestand in een array.
‫Dat is precies wat we willen doen.
‫Als naam staat voor bestandsnaam, denk ik dat string of bestand als het afbeeldingsbestand moet worden gelezen.
‫Prachtig.
‫Nu ons pandabeeld.
‫Is in het bestand afbeeldingen op de Pan Am PNG zodat we het hier een string kunnen doorgeven.
‫Panda punt PNG.
‫Wat we zouden kunnen doen is, voordat we er naar kijken, kijken in welk type het komt.
‫Panda.
‫Wat?
‫We vergaten de afbeeldingen map.
‫Dat is in orde.
‫Klasse, numpy en array?
‫Ja.
‫Wat betekent dat?
‫Nou, het betekent dat we, omdat het in nieuw tijdperk formaat is, alle functionaliteit die we geleerd hebben over numpy
‫op deze array kunnen gebruiken.
‫Dus laten we eens kijken.
‫Panda.
‫Wow.
‫Er zijn veel cijfers.
‫Laten we enkele van de attributen ervan bekijken.
‫Maat, Panda punt vorm.
‫Panda punt en.
‫Dit is behoorlijk groot.
‫Wat is dat nummer?
‫24,465,000.
‫Het heeft veel dimensies hier.
‫Het is een driedimensionale matrix omdat de drie dimensies kleurkanalen zijn.
‫En wat deze reeks eigenlijk is.
‫Laten we alleen de eerste 200 bekijken.
‫Dus deze nummers hier, zijn misschien zelfs te veel.
‫Ze willen de eerste vijf zijn.
‫Daar gaan we.
‫De eerste vijf.
‫Wat dit heeft gedaan is weinig functie im read, im read hoe je het ook wilt uitspreken.
‫Het heeft deze foto genomen en vervolgens alle kleine pixelwaarden gevonden.
‫Dus als we hier inzoomen kun je misschien geen enkele pixel zien.
‫Dat is in orde.
‫We hebben hier ingezoomd, we hebben de pixels.
‫Die pixels hebben kleurwaarden.
‫Dus rood, groen en blauw, en dat is wat is opgeslagen in deze matrix.
‫Dus als we hetzelfde deden, laten we eens kijken.
‫Misschien voor een ander beeld.
‫Dus we hebben beeldbron.
‫We hebben er nog een.
‫Afbeeldingen tabblad voor auto complete auto foto.
‫Dit is wat ik nu heb.
‫U kunt dit proberen met uw eigen afbeelding.
‫Prachtig.
‫Dus wat we gaan doen is we gaan auto gelijken M lezen dat dezelfde beelden auto foto PNG Prachtig.
‫We controleren het nog een keer voor de volledigheid.
‫Type auto.
‫NumPy array.
‫Mooi.
‫Dus nu hebben we van deze autofoto een NDI-reeks gemaakt.
‫Prachtig.
‫Oké, misschien zien we alleen het eerste deel daarvan.
‫Laten we nog een foto bekijken.
‫Hond staat gelijk aan M raid images.
‫We hebben deze hondenfoto eerder gezien, in het begin.
‫Mijn mooie puppy's.
‫We gaan ze omzetten in cijfers.
‫Eigenlijk willen we het eerst bekijken dus gaan we OMG.
‫Bron Eagles Images Hondenfoto.
‫Als je een PNG afbeelding hebt, zal deze MB leesfunctie werken met je eigen afbeelding, dus je kunt dat proberen.
‫Om het te gaan gebruiken, hoef je alleen maar deze volledige kaartplot uit te voeren waarbij de poort in het rood wordt gelaten.
‫Dan kun je dit gebruiken.
‫Vergeet niet shift tab te gebruiken als je wilt uitzoeken wat het doet.
‫Dus maak er markdown van.
‫Daar zijn mijn mooie puppy's.
‫Dat is zeven.
‫Dat is Bella.
‫Dus we gaan de puppies veranderen in.
‫Kun je raden welk datatype numpy array.
‫Prachtig.
‫Dus ik heb een hond.
‫Dus wat we hiermee zouden kunnen doen is een van de grootste stappen van alle machinaal leren, namelijk onze gegevens
‫omzetten in getallen, in het bijzonder in een numpy array.
‫Dus wat een machine learning algoritme zou doen is, omdat het niet echt kan kijken naar dit als mensen, kunnen we kijken
‫naar dit en zeggen, Dat is een boom.
‫Dat is een boom, dat is een hond, dat zijn ogen, dat is een schuilplaats.
‫Maar wat een algoritme voor machinaal leren nodig heeft, zijn getallen.
‫En dat heeft het hier in de vorm van een scheidsrechter.
‫Ray.
‫Dus wat het zou doen is, laten we zeggen, deze boom is deze sectie van nummers hier?
‫Waarschijnlijk niet.
‫Maar laten we het ons voorstellen.
‫Wat het zal doen is dan naar deze afbeelding gaan en dan kijken naar deze sectie van nummers hier en zeggen, oh, oké, die
‫nummers liggen vrij dicht bij elkaar.
‫Dus dit item hier in deze afbeelding moet een boom zijn en dit moet gras zijn.
‫En dan hetzelfde hier.
‫Dit moet wat gras zijn, want de pixelwaarden liggen in beide afbeeldingen erg dicht bij elkaar.
‫Dat is het einde van de NumPy sectie.
‫Wat je hieruit kunt afleiden is dat we veel hebben behandeld en dat je dit niet allemaal
‫uit je hoofd hoeft te kennen.
‫Het is gewoon dat ik enkele van de belangrijkste concepten en functionaliteiten van de NumPy-bibliotheek heb doorgenomen.
‫Het belangrijkste is dat NumPy zeer, zeer goed omgaat met datatypes zoals deze arrays.
‫Dus als je werkt met machine learning en je werkt met wiskundige bewerkingen, je probeert
‫patronen te vinden in gegevens, dan ga je waarschijnlijk numpy gebruiken.
‫En als je nu niet alles begrijpt, is dat oké.
‫Er is veel te verwerken.
‫Neem een pauze.
‫Speel met je eigen beelden.
‫Probeer ze te veranderen in numpy arrays.
‫Neem nog eens door wat we behandeld hebben en ik zie je in het volgende deel.