‫Ok, maintenant nous avons quelques unes des bases de numpy en main.
‫Ou peut-être pas.
‫Très bien.
‫Vous n'avez pas besoin de tout savoir par cœur pour l'instant.
‫Prenons un petit exemple pratique pour terminer.
‫Exemple pratique.
‫Non pi en action.
‫Jouez la belle musique d'action.
‫Un beau et mauvais mot.
‫Allons-y.
‫Musique d'action intense.
‫Le rock and roll.
‫Maintenant, si nous revenons ici à notre tableau de bord Jupiter, j'ai un petit dossier ici appelé Images,
‫que je viens de créer, et j'ai quelques photos ici.
‫Donc, l'ensemble du principe, rappelez-vous que nous en avons parlé dès le début avec NumPy, est dans l'apprentissage automatique.
‫Vous prenez toutes les données que vous avez, vous les transformez en chiffres.
‫Vous utilisez un algorithme d'apprentissage automatique pour trouver des modèles dans ces chiffres.
‫Et si vos données étaient des images et que vous vouliez trouver des informations sur ces images ?
‫Je vais créer une petite cellule markdown ici et importer une image de panda que nous avons utilisée dans
‫la section pandas.
‫Nous allons donc transformer notre merveilleux panda.
‫On peut le voir là.
‫Regardez ça.
‫Vous commencez.
‫Donnez-lui un high five.
‫Je suis high five à l'écran.
‫Ce que nous voulons faire, c'est transformer une image en un tableau numpy, car une fois que nous avons transformé cette image en un tableau d'arbitre, alors nous pouvons
‫utiliser les fonctions que nous avons apprises tout au long de cette section pour trouver des modèles dans
‫lesquels nous pouvons le manipuler un peu.
‫On pourrait le passer dans un algorithme d'apprentissage automatique.
‫Le monde est notre huître lorsque nos données sont en nombre.
‫Nous avons donc ici une librairie de cartes.
‫Nous allons voir la librairie de la carte dans une autre section, l'importation en rouge.
‫Il s'agit donc d'un petit paquet au sein de map plot lib appelé M read, qui signifie image read.
‫Ce que ça va faire, c'est m lire.
‫Nous pourrions utiliser la touche "shift" pour trouver une solution.
‫Est-ce que ça va être là ?
‫Peut-être parce que nous ne l'avons pas encore importé.
‫Nous aurons besoin de quelque chose.
‫C'est bon.
‫Nous voulons aller à l'onglet de changement.
‫Nous y voilà.
‫Lire une image depuis un fichier dans un tableau.
‫C'est exactement ce que nous voulons faire.
‫Si name signifie nom de fichier, je pense que string ou file est le fichier image à lire.
‫Merveilleux.
‫Maintenant, notre image de panda.
‫Est dans le fichier images sur le PNG Pan Am donc nous pouvons lui passer une chaîne ici.
‫Panda dot PNG.
‫Ce que nous pourrions faire, c'est de vérifier, avant même de l'examiner, de quel type il s'agit.
‫Panda.
‫Quoi ?
‫On a oublié le dossier des images.
‫C'est bon.
‫Classe, numpy et array ?
‫Oui.
‫Maintenant, qu'est-ce que ça veut dire ?
‫Eh bien, cela signifie que parce qu'il est au format new era, nous pouvons utiliser toutes les fonctionnalités que nous avons
‫apprises sur numpy sur ce tableau.
‫Jetons-y un coup d'œil.
‫Panda.
‫Wow.
‫Il y a beaucoup de chiffres ici.
‫Voyons-en les caractéristiques.
‫Taille, forme de point panda.
‫Panda dot et.
‫C'est assez gros.
‫Quel est ce chiffre ?
‫24,465,000.
‫Il y a beaucoup de dimensions ici.
‫C'est un tableau tridimensionnel car les trois dimensions sont des canaux de couleur.
‫Et ce qu'est réellement ce tableau.
‫Regardons simplement les 200 premiers.
‫Donc ces chiffres ici, c'est peut-être même trop.
‫Ils veulent être les cinq premiers.
‫Nous y voilà.
‫Les cinq premiers.
‫Ce que cela a fait, c'est une petite fonction im read, im read comme vous voulez la prononcer.
‫Il a pris cette photo et a ensuite trouvé toutes les petites valeurs de pixel.
‫Donc, si nous zoomons ici, vous ne pourrez peut-être même pas voir un seul pixel.
‫C'est bon.
‫On a zoomé juste ici, on a les pixels.
‫Ces pixels ont des valeurs de couleur.
‫Donc rouge, vert et bleu, et c'est ce qui est stocké dans ce tableau.
‫Donc si nous avons fait la même chose, jetons un coup d'oeil.
‫Peut-être pour une autre image.
‫Nous avons donc une source d'images.
‫Nous en avons un autre.
‫Onglet Images pour la photo de voiture complète.
‫C'est ce que j'ai maintenant.
‫Vous pouvez essayer avec votre propre image.
‫Magnifique.
‫Donc, ce que nous allons faire, c'est que nous allons voiture égaux M lire que les mêmes images voiture photo PNG merveilleux.
‫Nous allons le vérifier à nouveau, juste pour être complets.
‫Type de voiture.
‫Tableau NumPy.
‫Magnifique.
‫Donc maintenant nous avons transformé cette photo de voiture en un tableau NDI.
‫Merveilleux.
‫Ok, peut-être qu'on ne verra que la première partie de ça.
‫Jetons un coup d'œil à une autre photo.
‫Le chien est égal à M images de raid.
‫On a déjà vu cette photo de chien, dès le début.
‫Mes magnifiques chiots.
‫Nous allons les transformer en chiffres.
‫En fait, nous voulons d'abord le voir, alors nous allons aller à OMG.
‫Source Eagles Images Dog Photo.
‫Si vous avez une image PNG, cette fonction de lecture MB fonctionnera avec la vôtre, vous pouvez donc essayer.
‫Pour commencer à l'utiliser, il suffit d'exécuter ce tracé complet de la carte en laissant le port en rouge.
‫Alors vous pouvez utiliser ceci.
‫N'oubliez pas d'utiliser shift tab si vous voulez comprendre ce qu'il fait.
‫Donc, transforme ça en markdown.
‫Voilà mes magnifiques chiots.
‫Ça fait sept.
‫C'est Bella.
‫On va donc transformer les chiots en...
‫Pouvez-vous deviner quel type de données est un tableau numpy.
‫Merveilleux.
‫Alors j'ai pris un chien.
‫Maintenant, ce que nous pouvons faire avec ça, c'est que nous avons fait l'une des plus grandes étapes de tout l'apprentissage automatique
‫en transformant nos données en nombres, spécifiquement dans un tableau numpy.
‫Donc ce qu'un algorithme d'apprentissage automatique ferait, c'est que, comme il ne peut pas vraiment regarder ça comme des gens, on peut
‫regarder ça et dire : "C'est un arbre".
‫C'est un arbre, c'est un chien, c'est des yeux, c'est un abri.
‫Mais ce dont un algorithme d'apprentissage automatique a besoin, ce sont des chiffres.
‫Et c'est ce qu'il y a ici sous la forme d'un arbitre.
‫Ray.
‫Donc ce qu'il ferait, c'est qu'il pourrait prendre, disons, cet arbre est cette section de chiffres ici ?
‫Probablement pas.
‫Mais imaginons que c'est le cas.
‫Ce qu'il va faire, c'est aller sur cette image et regarder cette section de chiffres ici et dire, oh, ok, ces chiffres
‫sont assez proches les uns des autres.
‫Donc cet élément ici dans cette image doit être un arbre et ceci doit être de l'herbe.
‫Et ensuite la même chose ici.
‫Il doit s'agir d'une herbe car les valeurs des pixels sont très proches dans les deux images.
‫Cela va conclure la section NumPy.
‫Ce qu'il faut retenir de tout cela, c'est que nous avons couvert beaucoup de choses et que vous n'avez pas besoin
‫de tout connaître par cœur pour commencer.
‫C'est juste que j'ai passé en revue certains des principaux concepts et fonctionnalités de la bibliothèque NumPy.
‫La plus grande chose est que NumPy gère les types de données comme ces tableaux très, très bien.
‫Donc, si vous travaillez avec l'apprentissage automatique et que vous effectuez des opérations mathématiques,
‫que vous essayez de trouver des modèles dans les données, vous allez probablement utiliser numpy.
‫Et si vous ne comprenez pas tout en ce moment, ce n'est pas grave.
‫Il y a beaucoup de choses à assimiler.
‫Faites une pause.
‫Jouez avec certaines de vos propres images.
‫Essayez de les transformer en tableaux numpy.
‫Reprenez ce que nous avons couvert et je vous verrai dans la prochaine section.