‫好了, 现在我们已经有了一些麻木的基础了｡
‫也许不是｡
‫好吧, 我会的
‫你现在不必把所有的事情都背下来｡
‫让我们看一个小的实际例子来结束这一切｡
‫实际的例子｡
‫没有派在行动｡
‫播放优美的动作音乐｡
‫一个美丽的, 错误的词｡
‫我们走吧｡
‫激烈的动作音乐｡
‫摇滚乐｡
‫现在, 如果我们回到Jupiter控制面板, 我这里有一个叫做Images的小文件夹,
‫我刚刚创建了这个文件夹, 这里有一些照片｡
‫记住, 我们在NumPy一开始就讨论过, 整个前提是机器学习｡
‫你把所有的数据都转换成数字｡
‫你使用机器学习算法来找出这些数字中的模式｡
‫那么, 如果您的数据恰好是图像, 而您希望找到有关这些图像的信息, 该怎么办呢？
‫我将在这里创建一个小的减价单元格, 并导入我有一个熊猫图像, 我们在熊猫部分使用了它｡
‫所以我们要把这只可爱的熊猫｡
‫我们可以在那里看到它｡
‫你看那个｡
‫你先说｡
‫来击个掌
‫我在屏幕上击掌｡
‫我们要做的是把一个图像转换成一个numpy数组, 因为一旦我们把这个图像转换成一个裁判数组,
‫那么我们就可以用我们在这一节中学过的函数来寻找模式, 我们可以对它进行一些操作｡
‫我们可以把它传递给机器学习算法｡
‫当我们的数据是数字时, 世界就是我们的牡蛎｡
‫所以我们有了地图库｡
‫我们将在另一节中看到Map plot lib, 以红色表示导入｡
‫这是地图库中的一个小程序包, 叫做M read, 代表图像读取｡
‫这是要做什么是我读｡
‫我们可以用轮班表来解决这个问题｡
‫它会在那里吗
‫也许是因为我们还没有进口｡
‫我们需要点东西｡
‫没关系, 我会的
‫我们要轮班｡
‫我们走吧｡
‫将影像从档案读入数组｡
‫这正是我们想要做的｡
‫如果name代表文件名, 我相信string或file就像图像文件一样可读｡
‫好极了｡
‫现在我们的熊猫形象｡
‫在泛美PNG上的文件图像中, 所以我们可以在这里传递一个字符串｡
‫熊猫点PNG.
‫我们可以在查看它之前先检查一下它的类型｡
‫熊猫｡
‫什么？你说什么？
‫我们忘了图片文件夹｡
‫没关系, 我会的
‫类, numpy和数组？
‫是的, 我知道
‫这是什么意思？
‫这意味着因为它是新时代的格式, 我们可以在这个数组上使用我们学到的关于numpy的所有功能｡
‫让我们来看看｡
‫熊猫｡
‫哇哦｡
‫有很多数字｡
‫让我们来看看它的一些属性｡
‫尺寸, 熊猫圆点形状｡
‫熊猫点点和｡
‫这是相当大的｡
‫号码是多少？
‫24,465,000.
‫它有很多维度｡
‫它是一个三维数组, 因为三维是颜色通道｡
‫以及这个数组实际上是什么｡
‫我们先看前200个｡
‫所以这些数字, 也许太多了｡
‫他们想成为前五名｡
‫我们走吧｡
‫前五个｡
‫这所做的是小功能im阅读, im阅读无论你想发音｡
‫它拍下了这张照片, 然后找到了所有的小像素值｡
‫所以如果我们放大这里你可能连一个像素都看不到｡
‫没关系, 我会的
‫我们把这里放大了, 得到了像素｡
‫这些像素具有颜色值｡
‫红, 绿, 蓝, 这就是这个数组中存储的内容｡
‫所以如果我们也这样做, 让我们来看看｡
‫也许是为了另一个形象｡
‫所以我们有了图像来源｡
‫我们还有一个｡
‫用于自动完成汽车照片的“图像”选项卡｡
‫这就是我现在拥有的｡
‫你可以用你自己的图像试试｡
‫真漂亮｡
‫所以我们要做的是, 汽车等于M, 读同样的图片, 汽车照片, PNG, 太棒了｡
‫我们将再次检查它以确保完整性｡
‫汽车类型
‫NumPy数组｡
‫真漂亮｡
‫现在我们已经把这张汽车照片变成了NDI数组｡
‫好极了｡
‫好吧, 也许我们只看第一部分｡
‫让我们再看一张照片｡
‫Dog等于M个RAID映像｡
‫我们以前见过这张狗的照片, 就在一开始｡
‫我美丽的小狗｡
‫我们要把它们变成数字｡
‫实际上我们想先看一下, 所以我们会去OMG｡
‫图片来源：老鹰图片｡
‫如果你有一个PNG图像, 这个MB读取函数将与你自己的一起工作, 所以你可以尝试一下｡
‫要开始使用它, 你只需要运行这个完整的地图图离开港口红色｡
‫那你就用这个｡
‫如果你想弄清楚它的作用, 记得使用shift标签｡
‫所以把这变成减价｡
‫这是我漂亮的小狗｡
‫七个了｡
‫那是贝拉｡
‫所以我们要把小狗变成｡
‫你能猜出numpy数组的数据类型吗｡
‫好极了｡
‫所以我养了条狗｡
‫所以现在我们可以做的是我们已经完成了所有机器学习中最重要的一步, 我们把我们的数据变成了数字,
‫特别是在numpy数组中｡
‫所以机器学习算法会做的是因为它不能把这个看作是人, 我们可以看着这个,
‫然后说, 这是一棵树｡
‫那是树, 那是狗, 那是眼睛, 那是庇护所｡
‫但机器学习算法需要的是数字｡
‫这就是它在这里的形式, 一个裁判｡
‫雷雷
‫它要做的是, 比如说, 这棵树是这段数字吗？
‫大概不会｡
‫但让我们想象一下｡
‫它要做的是, 然后转到这张图片, 然后看看这部分的数字, 哦, 好的, 这些数字彼此非常接近｡
‫所以这张图中的这个东西一定是一棵树, 这一定是一些草｡
‫这里也一样｡
‫这一定是一些草, 因为像素值在两个图像中非常接近｡
‫NumPy部分就到此结束了｡
‫重要的是记住, 我们已经讨论了很多内容, 你不需要一开始就把所有这些都背下来｡
‫只是我已经了解了NumPy库的一些主要概念和功能｡
‫最重要的一点是NumPy非常好地处理了像这样的数据类型｡
‫所以如果你在研究机器学习, 你在做数学运算, 你在尝试寻找数据中的模式,
‫你可能会用numpy｡
‫如果你现在不明白一切, 也没关系｡
‫有很多东西需要消化｡
‫休息一下｡
‫玩一些你自己的图像｡
‫试着把它们变成麻木的数组｡
‫回顾一下我们已经介绍的内容, 我们将在下一节中再见｡