‫Oke, Sekarang kita sudah mendapatkan beberapa dasar dari numpy.
‫Atau mungkin tidak.
‫Baiklah.
‫Anda tidak perlu hafal semuanya untuk saat ini.
‫Mari kita lihat sedikit contoh praktis untuk menyelesaikan semuanya.
‫Contoh praktis.
‫Non pi dalam aksi.
‫Mainkan musik aksi yang indah.
‫Kata yang indah dan salah.
‫Ayo pergi.
‫Musik aksi yang intens.
‫Rock and roll.
‫Sekarang, jika kita kembali ke sini ke dasbor Jupiter kita, saya punya folder kecil di sini yang disebut Images,
‫yang baru saja saya buat, dan saya punya beberapa foto di sini.
‫Jadi seluruh premis ingat kita membicarakannya tepat di awal dengan NumPy dalam pembelajaran mesin.
‫Anda mengambil data apa pun yang Anda miliki, Anda mengubahnya menjadi angka.
‫Anda menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk menemukan pola dalam angka-angka itu.
‫Jadi, bagaimana jika data Anda berupa gambar dan Anda ingin mengetahui informasi tentang gambar-gambar itu?
‫Saya akan membuat sel markdown kecil di sini dan mengimpor gambar panda yang telah kita gunakan
‫di bagian panda.
‫Jadi kita akan mengubah panda kita yang luar biasa.
‫Kita bisa melihatnya di sana.
‫Lihat itu.
‫Anda mulai.
‫Berikan nilai lima yang tinggi.
‫Saya sedang high five di layar.
‫Apa yang ingin kita lakukan adalah kita ingin mengubah gambar menjadi array numpy, karena setelah kita mengubah gambar ini menjadi array numpy, maka kita
‫dapat menggunakan fungsi-fungsi yang telah kita pelajari di seluruh bagian ini untuk menemukan pola
‫di mana kita dapat sedikit memanipulasinya.
‫Kita bisa meneruskannya ke dalam algoritma pembelajaran mesin.
‫Dunia adalah tiram kita ketika data kita dalam angka.
‫Jadi, di sini kita memiliki plot peta lib.
‫Kita akan melihat plot peta lib di bagian lain, impor berwarna merah.
‫Jadi ini hanyalah sebuah paket kecil di dalam lib plot peta yang disebut M read, yang merupakan singkatan dari image read.
‫Apa yang akan dilakukan adalah membaca.
‫Kita mungkin menggunakan tab shift untuk mencari tahu hal ini.
‫Nah, apakah akan ada di sana?
‫Mungkin karena kita belum mengimpornya.
‫Kita akan membutuhkan sesuatu.
‫Tidak apa-apa.
‫Kami ingin pergi tab shift.
‫Ini dia.
‫Membaca gambar dari file ke dalam array.
‫Itulah yang ingin kami lakukan.
‫Jika nama adalah singkatan dari nama file, saya percaya string atau file seperti file gambar untuk dibaca.
‫Luar biasa.
‫Sekarang gambar panda kita.
‫Ada di file images pada Pan Am PNG sehingga kita bisa melewatinya sebagai string di sini.
‫Panda dot PNG.
‫Apa yang mungkin kita lakukan adalah sebelum kita melihatnya, mari kita periksa jenisnya.
‫Panda.
‫Apa?
‫Kami lupa folder gambar.
‫Tidak apa-apa.
‫Kelas, numpy dan larik?
‫Ya.
‫Sekarang, apa artinya itu?
‫Nah, itu berarti karena ini dalam format era baru, kita dapat menggunakan semua fungsi yang telah kita pelajari
‫tentang numpy pada array ini.
‫Jadi, mari kita lihat.
‫Panda.
‫Wow.
‫Ada banyak angka di sana.
‫Mari kita periksa beberapa atributnya.
‫Ukuran, Bentuk titik Panda.
‫Panda dot dan.
‫Ini cukup besar.
‫Berapa angka itu?
‫24,465,000.
‫Ada banyak dimensi di sini.
‫Ini adalah larik tiga dimensi karena tiga dimensi adalah saluran warna.
‫Dan apa sebenarnya susunan ini.
‫Mari kita lihat 200 yang pertama.
‫Jadi angka-angka di sini, mungkin itu bahkan terlalu banyak.
‫Mereka ingin menjadi lima yang pertama.
‫Ini dia.
‫Lima yang pertama.
‫Apa yang telah dilakukan ini adalah sedikit fungsi im read, im read bagaimanapun Anda ingin mengucapkannya.
‫Ini telah mengambil gambar ini dan kemudian menemukan semua nilai piksel kecil.
‫Jadi, jika kita memperbesar di sini, Anda bahkan mungkin tidak dapat melihat satu piksel pun.
‫Tidak apa-apa.
‫Kami memperbesar di sini, mendapatkan pikselnya.
‫Piksel-piksel itu memiliki nilai warna.
‫Jadi merah, hijau dan biru, dan itulah yang disimpan dalam larik ini.
‫Jadi, jika kita melakukan hal yang sama, mari kita lihat.
‫Mungkin untuk gambar lain.
‫Jadi kita punya sumber gambar.
‫Kami punya satu lagi.
‫Tab gambar untuk foto mobil lengkap otomatis.
‫Inilah yang saya miliki sekarang.
‫Anda bisa mencoba ini dengan gambar Anda sendiri.
‫Indah.
‫Jadi apa yang akan kita lakukan adalah kita akan mobil sama dengan M membaca gambar yang sama foto mobil PNG Wonderful.
‫Kita akan memeriksanya lagi hanya untuk kelengkapan.
‫Jenis mobil.
‫Larik NumPy.
‫Indah.
‫Jadi sekarang kita telah mengubah foto mobil ini menjadi susunan NDI.
‫Luar biasa.
‫Oke, mungkin kita hanya akan melihat bagian pertama dari itu.
‫Mari kita lihat satu foto lagi.
‫Anjing sama dengan gambar serangan M.
‫Kita pernah melihat foto anjing ini sebelumnya, tepat di awal.
‫Anak-anak anjing saya yang cantik.
‫Kita akan mengubahnya menjadi angka.
‫Sebenarnya kami ingin melihatnya terlebih dahulu, jadi kami akan pergi OMG.
‫Sumber Eagles Images Foto Anjing.
‫Jika Anda memiliki gambar PNG, fungsi baca MB ini akan bekerja dengan gambar Anda sendiri, jadi Anda bisa mencobanya.
‫Untuk mulai menggunakannya, Anda hanya perlu menjalankan plot peta penuh ini dengan meninggalkan port berwarna merah.
‫Kemudian, Anda bisa menggunakan ini.
‫Ingatlah untuk menggunakan tab shift jika Anda ingin mengetahui apa yang dilakukannya.
‫Jadi, ubahlah ini menjadi markdown.
‫Ada anak-anak anjing saya yang cantik.
‫Itu tujuh.
‫Itu Bella.
‫Jadi kita akan mengubah anak-anak anjing menjadi.
‫Dapatkah Anda menebak tipe data array numpy.
‫Luar biasa.
‫Jadi saya punya anjing.
‫Jadi sekarang apa yang bisa kita lakukan dengan ini adalah kita telah melakukan salah satu langkah terbesar dari semua machine learning
‫saat kita mengubah data kita menjadi angka, khususnya dalam array numpy.
‫Jadi apa yang akan dilakukan oleh algoritma pembelajaran mesin adalah karena tidak bisa benar-benar melihat ini sebagai manusia, kita bisa
‫melihat ini dan pergi, Itu adalah pohon.
‫Itu pohon, itu anjing, itu mata, itu tempat berlindung.
‫Tetapi yang dibutuhkan oleh algoritma pembelajaran mesin adalah angka.
‫Dan itulah yang ada di sini dalam bentuk wasit.
‫Ray.
‫Jadi, apa yang akan dilakukannya adalah bisa mengambil, katakanlah, pohon ini adalah bagian angka di sini?
‫Mungkin tidak.
‫Tetapi mari kita bayangkan saja.
‫Apa yang akan dilakukannya adalah kemudian pergi ke gambar ini dan kemudian melihat bagian angka di sini dan pergi, oh, oke, angka-angka
‫itu cukup dekat satu sama lain.
‫Jadi, benda ini di sini dalam gambar ini pastilah pohon dan ini pastilah rerumputan.
‫Dan kemudian hal yang sama di sini.
‫Ini pasti rumput karena nilai pikselnya sangat berdekatan pada kedua gambar.
‫Itu akan mengakhiri bagian NumPy.
‫Hal penting yang bisa diambil dari sini adalah mengingat bahwa kita telah membahas banyak hal
‫dan Anda tidak perlu hafal semua ini.
‫Hanya saja saya telah melalui beberapa konsep dan fungsionalitas utama dari pustaka NumPy.
‫Hal terbesar adalah bahwa NumPy menangani tipe data seperti array ini dengan sangat, sangat baik.
‫Jadi jika Anda bekerja dengan machine learning dan Anda bekerja dengan melakukan operasi matematika,
‫Anda mencoba menemukan pola dalam data, Anda mungkin akan menggunakan numpy.
‫Dan jika Anda tidak memahami segala sesuatunya sekarang, tidak apa-apa.
‫Ada banyak hal yang bisa diambil.
‫Istirahatlah.
‫Bermain-main dengan beberapa gambar Anda sendiri.
‫Coba dan ubah mereka menjadi array numpy.
‫Kembali ke apa yang telah kita bahas dan sampai jumpa di bagian berikutnya.