‫さて､ これでnumpyの基礎はある程度固まったと思います｡
‫あるいは､ そうでないかもしれない｡
‫わかりました｡
‫とりあえず全部を暗記する必要はない｡
‫最後に少し実用的な例を見てみましょう｡
‫実用例
‫Non piの活躍｡
‫美しいアクションミュージックを奏でる｡
‫美しい､ 間違った言葉｡
‫さあ､ 行こう｡
‫激しいアクション音楽｡
‫ロックンロール
‫さて､ Jupiterのダッシュボードに戻ると､ Imagesという小さなフォルダがあり､
‫ここに写真がいくつか入っています｡
‫つまり､ NumPyを使った機械学習が前提なんです｡
‫どんなデータでも､ 数字に変えていくのです｡
‫機械学習アルゴリズムを使って､ その数字のパターンを見つけるのです｡
‫では､ データが画像で､ その画像に関する情報を調べたい場合はどうすればいいのでしょうか｡
‫ここに小さなマークダウンのセルを作り､ パンダのセクションで使用したパンダの画像をインポートします｡
‫そこで､ 私たちの素晴らしいパンダを回すことにします｡
‫そこで見ることができるのです｡
‫あれを見てください｡
‫スタートするのです｡
‫ハイタッチしてください｡
‫画面の中でハイタッチしています｡
‫私たちがやりたいことは､ 画像をnumpy配列に変えることです｡ いったんこの画像をumpy配列に変えたら､ このセクション全体を通して学んだ関数を使って､
‫パターンを見つけ､ それを少し操作することができますから｡
‫それを機械学習のアルゴリズムに渡すことができるのです｡
‫データが数字になれば､ 世界は私たちのものです｡
‫そこで､ ここにマッププロットリブを用意しました｡
‫別のセクションでマッププロットリブを見ることになるのですが､ インポートは赤で表示されます｡
‫これは map plot lib の中の M read という小さな小さなパッケージで､ image read の略です｡
‫これが何をするかというと､ M読みです｡
‫シフトタブを利用して､ これを把握することができるかもしれません｡
‫さて､ それはあるのでしょうか？
‫まだ輸入していないからかもしれませんね｡
‫何か必要なものがあるはずだ｡
‫それでいいんです｡
‫シフトタブを行いたい｡
‫これでよしとしよう｡
‫ファイルから画像を配列に読み込む｡
‫それこそが､ 私たちがやりたいことなのです｡
‫nameがファイル名の場合､ 読み込む画像ファイルはstringかfileだと思います｡
‫素晴らしい｡
‫さて､ 私たちのパンダの画像です｡
‫パンナムPNGのファイルイメージの中にあるので､ ここに文字列を渡すことができます｡
‫パンダのドットPNG｡
‫その前に､ どのようなタイプがあるのかを確認しておきましょう｡
‫パンダです｡
‫何？
‫images フォルダを忘れていました｡
‫それでいいんです｡
‫クラス､ numpy､ array?
‫はい｡
‫さて､ どういうことでしょうか｡
‫つまり､ 新時代のフォーマットなので､ これまで学んできたnumpyの機能をすべてこの配列で使えるということです｡
‫では､ 見てみましょう｡
‫パンダです｡
‫すごい｡
‫そこには､ たくさんの数字がある｡
‫その属性を確認してみよう｡
‫サイズ､ パンダのドットシェイプ｡
‫パンダのドットや｡
‫これはかなり大きいですね｡
‫この数字は何だ？
‫24,465,000.
‫ここは次元が違うんです｡
‫3次元がカラーチャンネルなので､ 3次元の配列になります｡
‫そして､ この配列が実際にどのようなものであるのか｡
‫最初の200枚だけ表示してみましょう｡
‫だから､ この数字は､ もしかしたら多すぎるくらいかもしれませんね｡
‫彼らは､ 最初の5人になりたがっている｡
‫これでよしとしよう｡
‫最初の5人
‫これによって､ イム・リード､ イム・リードの発音はほとんど機能しなくなりました｡
‫この写真を撮影して､ 小さな画素値をすべて見つけ出しました｡
‫ですから､ ここにズームインしても､ 1ピクセルも見えないかもしれません｡
‫それでいいんです｡
‫ここにズームインして､ ピクセルを取得しました｡
‫その画素は色値を持つ｡
‫つまり､ 赤､ 緑､ 青､ これがこの配列に格納されているわけです｡
‫では､ 同じようにした場合､ 見てみましょう｡
‫別のイメージのためかもしれません｡
‫そこで､ 画像ソースを用意しました｡
‫もう1つあります｡
‫オートコンプリートカーフォト用の画像タブです｡
‫これが今の私の状態です｡
‫ご自身の画像で試してみてください｡
‫美しい｡
‫だから､ 私たちは何をするつもりだ私たちは車に等しいMはその同じ画像車の写真PNG素晴らしいを読み取ることです｡
‫念のため､ もう一度確認します｡
‫タイプカー｡
‫NumPyの配列｡
‫美しい｡
‫これで､ この車の写真がNDIの配列になったわけです｡
‫素晴らしい｡
‫じゃあ､ その最初の部分だけ見ようかな｡
‫もう一枚､ 写真を見てみましょう｡
‫ドッグイコールMレイドのイメージ｡
‫この犬の写真､ 前にも見たことがありますね､ 冒頭で｡
‫私の美しい子犬たち｡
‫数字に変えていくのです｡
‫実は先に見たいので､ OMGに行きます｡
‫出典 イーグルス・イメージズ 犬の写真
‫PNG画像をお持ちの方は､ このMB読み込み機能は､ お持ちの画像でも動作しますので､ そちらをお試しください｡
‫このフルマッププロットを実行すると､ ポートが赤く表示されるようになります｡
‫それなら､ これを使えばいいんです｡
‫この機能を理解するには､ シフトタブを使用することを忘れないでください｡
‫そこで､ これをマークダウンにする｡
‫私の美しい子犬たちがいます｡
‫これで7つです｡
‫それがベラです｡
‫そこで､ 子犬に変身させるのです｡
‫numpyの配列のデータ型を当てることができますか？
‫素晴らしい｡
‫それで､ 犬を飼うことにしたんです｡
‫これで､ 機械学習の最大のステップである､ データを数値に変換する､ 具体的にはnumpy配列に変換する､
‫ということができました｡
‫機械学習のアルゴリズムは､ これを人間として見ることはできませんが､ これを見て「これは木だ」と判断することができるのです｡
‫それは木､ それは犬､ それは目､ それは避難所｡
‫しかし､ 機械学習のアルゴリズムに必要なのは数字です｡
‫それが､ アンパイヤという形でここにある｡
‫レイ
‫つまり､ この木は､ この数字の部分だ､ というようなことができるわけです｡
‫たぶん､ ないと思います｡
‫でも､ 想像してみましょう｡
‫そして､ この画像に移動して､ この数字の部分を見て､ ああ､ この数字は互いにかなり近いな､
‫と思うのです｡
‫つまり､ この画像のこのアイテムは木で､ これは草に違いないのです｡
‫そして､ ここでも同じことが言える｡
‫どちらの画像も画素値が非常に近いので､ これは何かの草なのでしょう｡
‫これでNumPyのセクションは終わりです｡
‫ここで重要なことは､ これまで説明したことをすべて暗記する必要はないということです｡
‫ただ､ NumPyライブラリの主要な概念や機能については､ 一通り理解しました｡
‫一番大きいのは､ NumPyがこの配列のようなデータ型をとてもとてもうまく扱ってくれることです｡
‫機械学習で数学的な演算をしたり､ データのパターンを見つけようとしたりする場合は､
‫おそらくnumpyを使うことになるでしょうね｡
‫そして､ もし今､ すべてを理解できなくても､ それはそれでいいのです｡
‫受け止めるべきことはたくさんある｡
‫一息ついてください｡
‫自分の好きな画像で遊んでみてください｡
‫試しにnumpyの配列に変えてみてください｡
‫今までの内容を振り返って､ 次のセクションでお会いしましょう｡