‫Certo, agora temos alguns dos fundamentos do "pat" entorpecido.
‫Ou talvez não.
‫Muito bem.
‫Você não precisa saber tudo de cor, por enquanto.
‫Vamos olhar para um pequeno exemplo prático para terminar as coisas.
‫Exemplo prático.
‫Não pi em ação.
‫Toque a bela música de ação.
‫Uma palavra bonita e errada.
‫Vamos lá.
‫Música de ação intensa.
‫Rock and roll.
‫Agora, se voltarmos aqui para nosso painel de Júpiter, tenho aqui uma pequena pasta chamada Imagens,
‫que acabei de criar, e tenho aqui algumas fotos.
‫Por isso, toda a premissa de que falamos sobre isso logo no início com a NumPy está no aprendizado de máquinas.
‫Você pega quaisquer dados que tenha, você os transforma em números.
‫Você usa um algoritmo de aprendizagem de máquina para encontrar padrões nesses números.
‫Então, e se seus dados forem imagens e você quisesse descobrir informações sobre essas imagens?
‫Vou criar aqui uma pequena célula de marcação e importar tenho uma imagem de panda que usamos na
‫seção de pandas.
‫Por isso, vamos transformar nosso maravilhoso panda.
‫Podemos vê-lo ali.
‫Vejam isso.
‫Você começa.
‫Dê um máximo de cinco.
‫Estou com cinco na tela.
‫O que queremos fazer é transformar uma imagem em uma matriz numérica, porque uma vez que transformamos esta imagem em uma matriz de árbitros,
‫então podemos usar as funções que aprendemos ao longo de toda esta seção para encontrar padrões
‫em que possamos manipulá-la um pouco.
‫Poderíamos transformá-lo em um algoritmo de aprendizado de máquina.
‫O mundo é nossa ostra quando nossos dados estão em números.
‫Por isso, temos aqui o mapa da parcela lib.
‫Vamos ver o mapa da LIBERTA em outra seção, importação em vermelho.
‫Portanto, este é apenas um pequeno pacote dentro de um mapa de parcelas chamado M read, que significa "image read".
‫O que isto vai fazer é ler.
‫Podemos usar nossa guia de turno para descobrir isso.
‫Bem, será que vai estar lá?
‫Talvez porque ainda não o importamos.
‫Vamos precisar de algo.
‫Tudo bem.
‫Queremos ir para a aba do turno.
‫Lá vamos nós.
‫Leia uma imagem de um arquivo em um array.
‫É exatamente isso que queremos fazer.
‫Se nome significa nome de arquivo, eu acredito que a corda ou arquivo como o arquivo de imagem a ser lido.
‫Maravilhoso.
‫Agora nossa imagem panda.
‫Está no arquivo de imagens da Pan Am PNG para que possamos passá-lo um fio aqui.
‫Panda ponto PNG.
‫O que podemos fazer é antes mesmo de olharmos para ele, vamos verificar em que tipo ele vem.
‫Panda.
‫O quê?
‫Esquecemos a pasta de imagens.
‫Tudo bem.
‫Classe, dorminhoco e matriz?
‫Sim.
‫Agora, o que isso significa?
‫Bem, isso significa que por estar no formato da nova era, podemos usar toda a funcionalidade que aprendemos
‫sobre o numpy nesta matriz.
‫Então, vamos dar uma olhada nisso.
‫Panda.
‫Uau.
‫Há muitos números lá.
‫Vamos verificar alguns dos seus atributos.
‫Tamanho, Panda dot Shape.
‫Panda ponto e.
‫Isto é bem grande.
‫Qual é esse número?
‫24,465,000.
‫Tem muitas dimensões aqui.
‫É uma matriz tridimensional porque as três dimensões são canais de cor.
‫E o que é realmente este conjunto.
‫Vejamos apenas os primeiros 200.
‫Portanto, estes números aqui, talvez até sejam muitos.
‫Eles querem ser os cinco primeiros.
‫Lá vamos nós.
‫Os cinco primeiros.
‫O que isto tem feito é pouca função im lida, im lida como você quiser pronunciar.
‫Ele tirou esta foto e depois encontrou todo o pequeno valor de pixel.
‫Portanto, se fizermos zoom aqui mesmo, talvez você não consiga ver nem um único pixel.
‫Tudo bem.
‫Fizemos zoom aqui mesmo, pegamos os pixels.
‫Esses pixels têm valores de cor.
‫Tão vermelho, verde e azul, e é isso que está armazenado nesta matriz.
‫Portanto, se fizemos o mesmo, vamos dar uma olhada.
‫Talvez para outra imagem.
‫Portanto, temos fonte de imagem.
‫Temos outro.
‫Aba de imagens para foto automotiva completa do carro.
‫Isto é o que eu tenho agora.
‫Você pode tentar isto com sua própria imagem.
‫Bonito.
‫Então o que vamos fazer é ir para o carro igual a M ler essa mesma foto de carro PNG Wonderful.
‫Vamos checar novamente apenas para ver se está completo.
‫Tipo de carro.
‫NumPy array.
‫Bonito.
‫Portanto, agora transformamos esta foto do carro em uma matriz NDI.
‫Maravilhoso.
‫Certo, talvez vejamos apenas a primeira parte disso.
‫Vamos dar uma olhada em mais uma foto.
‫Cão igual a M raid images.
‫Já vimos esta foto de cachorro antes, logo no início.
‫Meus lindos filhotes de cachorro.
‫Vamos transformá-los em números.
‫Na verdade, queremos vê-lo primeiro, portanto, vamos OMG.
‫Fonte: Eagles Images Dog Photo.
‫Se você tiver uma imagem PNG, esta função de leitura MB funcionará com a sua própria para que você possa tentar isso.
‫Para começar a usá-lo, basta executar este mapa completo saindo do porto em vermelho.
‫Então você pode usar isto.
‫Lembre-se de usar a aba shift se você quiser descobrir o que ela faz.
‫Portanto, transforme isto em uma marcação para baixo.
‫Aqui estão meus lindos filhotes de cachorro.
‫Isso é sete.
‫Essa é a Bella.
‫Portanto, vamos transformar os filhotes em cachorros.
‫Você pode adivinhar qual tipo de dados é a matriz numérica.
‫Maravilhoso.
‫Então eu tenho cão.
‫Portanto, agora o que poderíamos fazer com isto é que fizemos um dos maiores passos de todo o aprendizado de máquinas, ao transformarmos
‫nossos dados em números, especificamente em uma matriz numérica.
‫Então o que um algoritmo de aprendizagem de máquina faria é porque não pode realmente olhar para isto como pessoas, podemos olhar
‫para isto e ir, Isto é uma árvore.
‫Isso é uma árvore, isso é um cão, isso são os olhos, isso é um abrigo.
‫Mas o que um algoritmo de aprendizagem de máquina precisa é de números.
‫E é isso que tem aqui na forma de um árbitro.
‫Ray.
‫Então o que ela faria seria, digamos, esta árvore é esta seção de números aqui?
‫Provavelmente não.
‫Mas imaginemos que sim.
‫O que fará então é ir até esta imagem e depois olhar esta seção de números aqui e ir, oh, ok, esses números
‫estão bem próximos uns dos outros.
‫Portanto, este item aqui nesta imagem deve ser uma árvore e esta deve ser alguma grama.
‫E depois o mesmo aqui dentro.
‫Isto deve ser alguma grama porque os valores dos pixels estão muito próximos em ambas as imagens.
‫Isso vai encerrar a seção NumPy.
‫O importante é lembrar que já cobrimos muito e você não precisa saber tudo
‫isso de cor para começar.
‫É que já passei por alguns dos principais conceitos e funcionalidades da biblioteca NumPy.
‫O maior problema é que a NumPy lida muito, muito bem com tipos de dados como esta matriz.
‫Portanto, se você está trabalhando com aprendizagem de máquinas e está trabalhando com operações matemáticas,
‫você está tentando encontrar padrões em dados, você provavelmente vai usar numpy.
‫E se você não entende tudo agora mesmo, tudo bem.
‫Há muito a ser absorvido.
‫Faça uma pausa.
‫Brinque com algumas de suas próprias imagens.
‫Tente transformá-los em matrizes numéricas.
‫Volte para o que já abordamos e nos veremos na próxima seção.