‫Okay, jetzt haben wir einige der Grundlagen von Numpy verinnerlicht.
‫Oder vielleicht auch nicht.
‫Also gut.
‫Sie müssen noch nicht alles auswendig wissen.
‫Lassen Sie uns zum Abschluss ein kleines praktisches Beispiel betrachten.
‫Praktisches Beispiel.
‫Non pi in Aktion.
‫Spielen Sie die schöne Action-Musik.
‫Ein schönes, falsches Wort.
‫Los geht's.
‫Intensive Action-Musik.
‫Rock and Roll.
‫Wenn wir nun zu unserem Jupiter-Dashboard zurückkehren, habe ich hier einen kleinen Ordner namens Bilder,
‫den ich gerade erstellt habe, und ich habe hier einige Fotos.
‫Die ganze Prämisse, erinnern Sie sich, wir haben gleich zu Beginn mit NumPy darüber gesprochen, ist das maschinelle Lernen.
‫Man nimmt die Daten, die man hat, und verwandelt sie in Zahlen.
‫Sie verwenden einen Algorithmus für maschinelles Lernen, um Muster in diesen Zahlen zu finden.
‫Was aber, wenn es sich bei Ihren Daten um Bilder handelt und Sie Informationen über diese Bilder herausfinden möchten?
‫Ich werde hier eine kleine Markdown-Zelle erstellen und ein Panda-Bild importieren, das wir im Abschnitt Pandas
‫verwendet haben.
‫Wir werden also unseren wunderbaren Panda verwandeln.
‫Wir können es dort sehen.
‫Sehen Sie sich das an.
‫Sie beginnen.
‫Geben Sie ihm ein High Five.
‫Ich bin high five auf dem Bildschirm.
‫Wir wollen ein Bild in ein Numpy-Array umwandeln, denn sobald wir dieses Bild in ein Numpy-Array umgewandelt haben, können wir die Funktionen
‫verwenden, die wir in diesem Abschnitt gelernt haben, um Muster zu finden, mit denen wir
‫es ein wenig manipulieren können.
‫Wir könnten sie an einen Algorithmus für maschinelles Lernen weitergeben.
‫Die Welt liegt uns zu Füßen, wenn unsere Daten in Zahlen vorliegen.
‫Wir haben hier also eine Kartenplot-Lib.
‫In einem anderen Abschnitt werden wir die Kartenplot-Lib sehen, die in rot importiert wird.
‫Dies ist also nur ein kleines Paket innerhalb der Mapplot-Lib namens M-Read, was für Image-Read steht.
‫Dies wird dazu führen, dass ich lese.
‫Um das herauszufinden, können wir unsere Umschalttaste verwenden.
‫Nun, wird es dort sein?
‫Vielleicht, weil wir es noch nicht importiert haben.
‫Wir werden etwas brauchen.
‫Das ist in Ordnung.
‫Wir wollen den Tabulator verschieben.
‫Das war's.
‫Einlesen eines Bildes aus einer Datei in ein Array.
‫Das ist genau das, was wir tun wollen.
‫Wenn name für Dateiname steht, glaube ich, dass string oder file wie die Bilddatei zu lesen ist.
‫Wunderbar.
‫Jetzt unser Panda-Bild.
‫Ist in der Datei Bilder auf der Pan Am PNG so können wir es eine Zeichenfolge hier übergeben.
‫Panda-Punkt PNG.
‫Bevor wir es uns ansehen, sollten wir prüfen, in welcher Form es vorliegt.
‫Panda.
‫Wie?
‫Wir haben den Bilderordner vergessen.
‫Das ist in Ordnung.
‫Klasse, numpy und array?
‫Ja.
‫Was bedeutet das nun?
‫Nun, das bedeutet, weil es im New-Era-Format ist, können wir alle Funktionen, die wir über Numpy gelernt haben,
‫auf dieses Array anwenden.
‫Schauen wir es uns also einmal an.
‫Panda.
‫Wow.
‫Das sind eine Menge Zahlen.
‫Schauen wir uns einige seiner Eigenschaften an.
‫Größe, Panda-Punkt-Form.
‫Panda-Punkt und.
‫Das ist ziemlich groß.
‫Wie hoch ist diese Zahl?
‫24,465,000.
‫Es gibt hier viele Dimensionen.
‫Es handelt sich um ein dreidimensionales Feld, da die drei Dimensionen Farbkanäle sind.
‫Und was diese Anordnung eigentlich ist.
‫Schauen wir uns nur die ersten 200 an.
‫Diese Zahlen hier sind vielleicht sogar zu viel.
‫Sie wollen die ersten fünf sein.
‫Das war's.
‫Die ersten fünf.
‫Was dies getan hat, ist wenig Funktion im lesen, im lesen, wie auch immer Sie es aussprechen wollen.
‫Es hat dieses Bild aufgenommen und dann alle kleinen Pixelwerte gefunden.
‫Wenn wir also hierher zoomen, können Sie vielleicht nicht einmal ein einziges Pixel sehen.
‫Das ist in Ordnung.
‫Wir haben hier reingezoomt und die Pixel erfasst.
‫Diese Pixel haben Farbwerte.
‫Also rot, grün und blau, und das ist, was in diesem Array gespeichert ist.
‫Wenn wir also dasselbe tun würden, sehen wir uns das mal an.
‫Vielleicht für ein anderes Bild.
‫Wir haben also eine Bildquelle.
‫Wir haben noch einen.
‫Registerkarte "Bilder" für Auto-Komplettfoto.
‫Das ist es, was ich jetzt habe.
‫Sie können dies mit Ihrem eigenen Bild ausprobieren.
‫Wunderschön.
‫Also, was wir tun werden, ist, wir gehen zu Auto gleich M lesen, dass die gleichen Bilder Auto Foto PNG Wonderful.
‫Wir werden sie der Vollständigkeit halber noch einmal überprüfen.
‫Typ Auto.
‫NumPy-Array.
‫Wunderschön.
‫Jetzt haben wir also dieses Autofoto in ein NDI-Array verwandelt.
‫Wunderbar.
‫Okay, vielleicht werden wir nur den ersten Teil davon sehen.
‫Schauen wir uns ein weiteres Foto an.
‫Hund ist gleich M-Überfallbilder.
‫Wir haben dieses Hundefoto schon einmal gesehen, ganz am Anfang.
‫Meine wunderschönen Welpen.
‫Wir werden sie in Zahlen umwandeln.
‫Eigentlich wollen wir es zuerst sehen, also gehen wir zu OMG.
‫Quelle: Eagles Images Dog Photo.
‫Wenn Sie ein PNG-Bild haben, funktioniert diese MB-Lesefunktion auch mit Ihrem eigenen Bild, so dass Sie das ausprobieren können.
‫Um sie zu nutzen, müssen Sie nur diese vollständige Kartendarstellung ausführen und den Anschluss in Rot lassen.
‫Dann können Sie dies verwenden.
‫Vergessen Sie nicht, die Umschalttaste zu benutzen, wenn Sie herausfinden wollen, was sie bewirkt.
‫Also wandeln Sie das in Markdown um.
‫Da sind meine schönen Welpen.
‫Das sind sieben.
‫Das ist Bella.
‫Also verwandeln wir die Welpen in.
‫Können Sie erraten, welcher Datentyp numpy array.
‫Wunderbar.
‫Also habe ich einen Hund.
‫Damit haben wir nun einen der größten Schritte des maschinellen Lernens vollzogen, denn wir haben unsere
‫Daten in Zahlen umgewandelt, und zwar in ein Numpy-Array.
‫Ein Algorithmus für maschinelles Lernen würde dies also tun, weil er nicht wirklich wie ein Mensch sehen kann, wir können uns das
‫ansehen und sagen: Das ist ein Baum.
‫Das ist ein Baum, das ist ein Hund, das sind Augen, das ist ein Schutzraum.
‫Ein Algorithmus für maschinelles Lernen braucht jedoch Zahlen.
‫Und genau das hat es hier in Form eines Schiedsrichters.
‫Ray.
‫Man könnte also sagen, dieser Baum ist dieser Abschnitt der Zahlen hier?
‫Wahrscheinlich nicht.
‫Aber stellen wir uns einfach vor, es wäre so.
‫Das Programm geht dann zu diesem Bild und sieht sich diesen Zahlenbereich an und stellt fest: Oh, okay, diese Zahlen
‫liegen ziemlich nah beieinander.
‫Dieser Gegenstand hier im Bild muss also ein Baum sein und das hier muss ein Gras sein.
‫Und dann das Gleiche hier.
‫Es muss sich um Gras handeln, da die Pixelwerte in beiden Bildern sehr nahe beieinander liegen.
‫Damit ist der Abschnitt über NumPy abgeschlossen.
‫Das Wichtigste, was Sie daraus mitnehmen können, ist, sich daran zu erinnern, dass wir viel behandelt haben und dass Sie nicht alles
‫auswendig wissen müssen, um damit zu beginnen.
‫Ich habe nur einige der wichtigsten Konzepte und Funktionen der NumPy-Bibliothek durchgenommen.
‫Das Wichtigste ist, dass NumPy mit Datentypen wie diesen Arrays sehr, sehr gut umgehen kann.
‫Wenn Sie also mit maschinellem Lernen arbeiten und mathematische Operationen durchführen,
‫wenn Sie versuchen, Muster in Daten zu finden, werden Sie wahrscheinlich Numpy verwenden.
‫Und wenn Sie jetzt noch nicht alles verstehen, ist das auch in Ordnung.
‫Es gibt eine Menge zu verarbeiten.
‫Machen Sie eine Pause.
‫Spielen Sie mit einigen Ihrer eigenen Bilder.
‫Versuchen Sie, sie in Numpy-Arrays umzuwandeln.
‫Gehen Sie noch einmal durch, was wir behandelt haben, und wir sehen uns im nächsten Abschnitt.