‫Ok, ora abbiamo messo a punto alcune delle basi di numpy.
‫O forse no.
‫Va bene.
‫Non è necessario che sappiate tutto a memoria per ora.
‫Vediamo un piccolo esempio pratico per concludere.
‫Esempio pratico.
‫Non pi in azione.
‫Riprodurre la bella musica d'azione.
‫Una parola bella e sbagliata.
‫Andiamo.
‫Musica d'azione intensa.
‫Rock and roll.
‫Ora, se torniamo alla nostra dashboard di Jupiter, ho una piccola cartella chiamata Images,
‫che ho appena creato, e qui ci sono alcune foto.
‫Quindi l'intera premessa, ricordate che ne abbiamo parlato proprio all'inizio con NumPy, è nell'apprendimento automatico.
‫Prendete i dati che avete e trasformateli in numeri.
‫Si utilizza un algoritmo di apprendimento automatico per trovare modelli in quei numeri.
‫E se i vostri dati fossero immagini e voleste trovare informazioni su quelle immagini?
‫Creerò una piccola cella markdown e importerò l'immagine del panda che abbiamo usato nella sezione
‫dei panda.
‫Quindi trasformeremo il nostro meraviglioso panda.
‫Lo vediamo lì.
‫Guarda un po'.
‫Si inizia.
‫Dagli il cinque.
‫Sto dando il cinque allo schermo.
‫Quello che vogliamo fare è trasformare un'immagine in un array numpy, perché una volta trasformata l'immagine in un array numpy,
‫possiamo usare le funzioni che abbiamo imparato in tutta questa sezione per trovare
‫schemi e manipolarla un po'.
‫Potremmo inserirlo in un algoritmo di apprendimento automatico.
‫Il mondo è la nostra ostrica quando i nostri dati sono in numeri.
‫Quindi abbiamo qui la mappa della trama lib.
‫In un'altra sezione vedremo il plot lib della mappa, importato in rosso.
‫Si tratta di un piccolo pacchetto all'interno di map plot lib chiamato M read, che sta per image read.
‫Ciò che farà è leggere.
‫Potremmo usare la nostra scheda shift per capirlo.
‫Beh, ci sarà?
‫Forse perché non l'abbiamo ancora importato.
‫Avremo bisogno di qualcosa.
‫Non c'è problema.
‫Vogliamo cambiare scheda.
‫Ecco fatto.
‫Legge un'immagine da un file in un array.
‫Questo è esattamente ciò che vogliamo fare.
‫Se nome sta per nome del file, credo che stringa o file sia il file immagine da leggere.
‫Meraviglioso.
‫Ora l'immagine del panda.
‫è nel file immagini del Pan Am PNG, quindi possiamo passargli una stringa qui.
‫Punto Panda PNG.
‫Prima di esaminarlo, controlliamo il tipo di prodotto.
‫Panda.
‫Cosa?
‫Abbiamo dimenticato la cartella delle immagini.
‫Non c'è problema.
‫Classe, numpy e array?
‫Sì.
‫Che cosa significa?
‫Significa che, essendo in formato new era, possiamo utilizzare su questo array tutte le funzionalità
‫che abbiamo imparato su numpy.
‫Diamo quindi un'occhiata.
‫Panda.
‫Wow.
‫Ci sono molti numeri.
‫Vediamo alcuni dei suoi attributi.
‫Dimensione, Forma del punto Panda.
‫Punto Panda e.
‫Questo è piuttosto grande.
‫Qual è il numero?
‫24,465,000.
‫Qui ci sono molte dimensioni.
‫Si tratta di una matrice tridimensionale perché le tre dimensioni sono canali di colore.
‫E che cos'è in realtà questo array.
‫Vediamo solo i primi 200.
‫Quindi questi numeri qui, forse sono anche troppi.
‫Vogliono essere i primi cinque.
‫Ecco fatto.
‫I primi cinque.
‫Ciò che ha fatto è una piccola funzione di im read, im read comunque la si voglia pronunciare.
‫Ha scattato questa foto e ha trovato il valore di tutti i piccoli pixel.
‫Quindi, se facciamo uno zoom qui, non si riesce a vedere nemmeno un pixel.
‫Non c'è problema.
‫Abbiamo fatto uno zoom qui e abbiamo preso i pixel.
‫Questi pixel hanno valori di colore.
‫Quindi rosso, verde e blu, e questo è ciò che viene memorizzato in questa matrice.
‫Quindi, se abbiamo fatto lo stesso, diamo un'occhiata.
‫Forse per un'altra immagine.
‫Abbiamo quindi una fonte di immagini.
‫Ne abbiamo un altro.
‫Scheda immagini per foto auto complete.
‫Questo è ciò che ho ora.
‫Si può provare con la propria immagine.
‫Bellissimo.
‫Quindi, quello che faremo è leggere le stesse immagini di auto uguali a M.
‫Lo ricontrolleremo per completezza.
‫Tipo di auto.
‫Array NumPy.
‫Bellissimo.
‫Ora abbiamo trasformato la foto dell'auto in una matrice NDI.
‫Meraviglioso.
‫Ok, forse ne vedremo solo la prima parte.
‫Vediamo un'altra foto.
‫Cane uguale M immagini di raid.
‫Abbiamo già visto questa foto del cane, proprio all'inizio.
‫I miei bellissimi cuccioli.
‫Li trasformeremo in numeri.
‫In realtà vogliamo prima visualizzarlo, quindi andremo in OMG.
‫Fonte Eagles Images Foto del cane.
‫Se si dispone di un'immagine PNG, questa funzione di lettura MB funzionerà anche con la propria, quindi è possibile provarla.
‫Per iniziare a usarlo, è sufficiente eseguire questo tracciato completo della mappa lasciando la porta in rosso.
‫Allora si può usare questo.
‫Ricordate di usare il tasto shift tab se volete capire cosa fa.
‫Quindi trasformatelo in markdown.
‫Ecco i miei bellissimi cuccioli.
‫Sono sette.
‫Questa è Bella.
‫Quindi trasformeremo i cuccioli in.
‫Riesci a indovinare il tipo di dati dell'array numpy.
‫Meraviglioso.
‫Così ho preso un cane.
‫Ora possiamo fare uno dei passi più importanti di tutto l'apprendimento automatico: abbiamo trasformato
‫i dati in numeri, in particolare in array numpy.
‫Quindi, un algoritmo di apprendimento automatico, non potendo guardare a queste cose come a delle persone, può guardare a
‫questo e dire: "Questo è un albero".
‫Questo è un albero, questo è un cane, questi sono gli occhi, questo è un rifugio.
‫Ma un algoritmo di apprendimento automatico ha bisogno di numeri.
‫Ed è quello che ha qui sotto forma di arbitro.
‫Ray.
‫Quindi potrebbe prendere, ad esempio, questo albero, questa sezione di numeri qui?
‫Probabilmente no.
‫Ma immaginiamo che lo sia.
‫Il risultato sarà quello di andare a questa immagine e di guardare questa sezione di numeri qui e dire: "Oh, ok, questi numeri sono
‫abbastanza vicini l'uno all'altro".
‫Quindi questo elemento in questa immagine deve essere un albero e questo deve essere un'erba.
‫E poi la stessa cosa qui.
‫Deve trattarsi di un'erba, perché i valori dei pixel sono molto vicini in entrambe le immagini.
‫Questo concluderà la sezione NumPy.
‫L'importante è ricordare che abbiamo trattato molto e che non è necessario sapere
‫tutto a memoria per cominciare.
‫È solo che ho analizzato alcuni dei concetti e delle funzionalità principali della libreria NumPy.
‫La cosa più importante è che NumPy gestisce molto bene i tipi di dati come gli array.
‫Quindi, se si lavora con l'apprendimento automatico e si eseguono operazioni matematiche,
‫si cerca di trovare schemi nei dati, probabilmente si utilizzerà numpy.
‫E se in questo momento non capite tutto, va bene così.
‫C'è molto da capire.
‫Fate una pausa.
‫Giocate con alcune delle vostre immagini.
‫Provate a trasformarli in array numpy.
‫Ripercorrete quanto abbiamo trattato e ci vediamo nella prossima sezione.