‫Bien, ahora ya tenemos algunos de los fundamentos de numpy.
‫O quizás no.
‫Muy bien.
‫No es necesario que te lo sepas todo de memoria por ahora.
‫Veamos un pequeño ejemplo práctico para terminar.
‫Ejemplo práctico.
‫Non pi en acción.
‫Reproduce la hermosa música de acción.
‫Una palabra hermosa y equivocada.
‫Vamos.
‫Música de acción intensa.
‫El rock and roll.
‫Ahora, si volvemos aquí a nuestro tablero de Júpiter, tengo una pequeña carpeta aquí llamada Imágenes,
‫que acabo de crear, y tengo algunas fotos aquí.
‫Así que toda la premisa recuerda que hablamos de ello justo al principio con NumPy es en el aprendizaje de la máquina.
‫Tomas los datos que tienes y los conviertes en números.
‫Se utiliza un algoritmo de aprendizaje automático para encontrar patrones en esos números.
‫¿Y qué pasa si tus datos son imágenes y quieres encontrar información sobre esas imágenes?
‫Voy a crear una pequeña celda de markdown aquí e importar que tengo una imagen de panda que hemos utilizado en la
‫sección de pandas.
‫Así que vamos a girar nuestro maravilloso panda.
‫Podemos verlo allí.
‫Mira eso.
‫Empieza tú.
‫Choca los cinco.
‫Estoy chocando los cinco en la pantalla.
‫Lo que queremos hacer es convertir una imagen en un array de numpy, porque una vez que hemos convertido esta imagen en un array de numpy, entonces podemos
‫usar las funciones que hemos aprendido a lo largo de toda esta sección para encontrar patrones en
‫los que podamos manipularla un poco.
‫Podríamos pasarlo a un algoritmo de aprendizaje automático.
‫El mundo es nuestra ostra cuando nuestros datos están en cifras.
‫Así que tenemos aquí el mapa de la parcela lib.
‫Vamos a ver el mapa lib en otra sección, la importación en rojo.
‫Así que esto es sólo un pequeño paquete dentro de map plot lib llamado M read, que significa lectura de imágenes.
‫Lo que va a hacer esto es m leer.
‫Podríamos usar nuestra pestaña de turno para resolver esto.
‫Bueno, ¿va a estar ahí?
‫Quizá porque aún no lo hemos importado.
‫Necesitaremos algo.
‫Eso está bien.
‫Queremos ir a cambiar de pestaña.
‫Ya está.
‫Leer una imagen de un archivo en un array.
‫Eso es exactamente lo que queremos hacer.
‫Si nombre significa nombre de archivo, creo que cadena o archivo como el archivo de imagen para leer.
‫Es maravilloso.
‫Ahora nuestra imagen del panda.
‫Está en el archivo de imágenes de la Pan Am PNG por lo que podemos pasarle una cadena aquí.
‫Panda punto PNG.
‫Lo que podríamos hacer es, antes de mirarlo, comprobar de qué tipo es.
‫Panda.
‫¿Qué?
‫Nos olvidamos de la carpeta de imágenes.
‫Está bien.
‫¿Clase, numpy y array?
‫Sí.
‫¿Qué significa eso?
‫Bueno, significa que como está en formato de nueva era, podemos usar toda la funcionalidad que hemos aprendido
‫sobre numpy en este array.
‫Así que vamos a echarle un vistazo.
‫Panda.
‫Vaya.
‫Hay muchos números ahí.
‫Veamos algunos de sus atributos.
‫Tamaño, forma de punto panda.
‫Punto panda y.
‫Esto es bastante grande.
‫¿Cuál es ese número?
‫24,465,000.
‫Tiene muchas dimensiones aquí.
‫Es una matriz tridimensional porque las tres dimensiones son canales de color.
‫Y lo que es esta matriz en realidad.
‫Veamos los primeros 200.
‫Así que estos números de aquí, tal vez sean demasiados.
‫Quieren ser los cinco primeros.
‫Ya está.
‫Los cinco primeros.
‫Lo que ha hecho esto es poca función im leer, im leer como se quiera pronunciar.
‫Ha tomado esta foto y luego ha encontrado todo el valor de los pequeños píxeles.
‫Así que si ampliamos el zoom aquí, es posible que ni siquiera pueda ver un solo píxel.
‫Está bien.
‫Nos acercamos aquí, tenemos los píxeles.
‫Esos píxeles tienen valores de color.
‫Así que rojo, verde y azul, y eso es lo que se almacena en esta matriz.
‫Así que si hacemos lo mismo, echemos un vistazo.
‫Quizás para otra imagen.
‫Así que tenemos la fuente de la imagen.
‫Tenemos otro.
‫Pestaña de imágenes para la foto del coche completo.
‫Esto es lo que tengo ahora.
‫Puedes probarlo con tu propia imagen.
‫Precioso.
‫Así que lo que vamos a hacer es que vamos a coche igual M leer que las mismas imágenes foto de coche PNG Maravilloso.
‫Vamos a comprobarlo de nuevo sólo para completarlo.
‫Tipo de coche.
‫Matriz NumPy.
‫Precioso.
‫Así que ahora hemos convertido esta foto del coche en una matriz NDI.
‫Es maravilloso.
‫Bien, tal vez sólo veamos la primera sección de eso.
‫Veamos una foto más.
‫El perro es igual a las imágenes de la redada M.
‫Ya hemos visto esta foto del perro, justo al principio.
‫Mis hermosos cachorros.
‫Vamos a convertirlos en números.
‫En realidad queremos verlo primero así que iremos a OMG.
‫Fuente Eagles Images Dog Photo.
‫Si tienes una imagen PNG, esta función de lectura de MB funcionará con la tuya, así que puedes probarla.
‫Para empezar a usarlo, sólo tienes que ejecutar este mapa completo dejando el puerto en rojo.
‫Entonces puedes usar esto.
‫Recuerda usar la tecla shift tab si quieres saber lo que hace.
‫Así que convierte esto en markdown.
‫Ahí están mis hermosos cachorros.
‫Son siete.
‫Esa es Bella.
‫Así que vamos a convertir a los cachorros en.
‫¿Puedes adivinar qué tipo de datos numpy array.
‫Es maravilloso.
‫Así que tengo perro.
‫Así que ahora lo que podríamos hacer con esto es que hemos hecho uno de los mayores pasos de todo el aprendizaje de la máquina, ya que
‫convertimos nuestros datos en números, específicamente en la matriz numpy.
‫Así que lo que un algoritmo de aprendizaje de la máquina haría es porque no puede realmente mirar esto como la gente, podemos
‫mirar esto y decir, Eso es un árbol.
‫Eso es un árbol, eso es un perro, eso son ojos, eso es un refugio.
‫Pero lo que necesita un algoritmo de aprendizaje automático son números.
‫Y eso es lo que tiene aquí en forma de árbitro.
‫Ray.
‫Así que lo que haría es tomar, digamos, este árbol es esta sección de números aquí?
‫Probablemente no.
‫Pero imaginemos que lo es.
‫Lo que hará es ir a esta imagen y luego mirar esta sección de números aquí y decir, oh, bien, esos números
‫son bastante cercanos entre sí.
‫Así que este elemento aquí en esta imagen debe ser un árbol y esto debe ser algo de hierba.
‫Y luego lo mismo aquí.
‫Debe tratarse de algo de hierba porque los valores de los píxeles están muy próximos en ambas imágenes.
‫Con esto terminamos la sección de NumPy.
‫Lo importante es recordar que hemos cubierto mucho y que no necesitas saber todo
‫esto de memoria para empezar.
‫Es que he repasado algunos de los principales conceptos y funcionalidades de la librería NumPy.
‫Lo más importante es que NumPy maneja tipos de datos como estos arrays muy, muy bien.
‫Así que si estás trabajando con el aprendizaje de la máquina y estás trabajando con hacer operaciones matemáticas,
‫estás tratando de encontrar patrones en los datos, probablemente vas a utilizar numpy.
‫Y si no lo entiendes todo ahora mismo, no pasa nada.
‫Hay mucho que asimilar.
‫Tómate un descanso.
‫Juega con algunas de tus propias imágenes.
‫Intenta convertirlos en matrices numpy.
‫Repasa lo que hemos cubierto y nos vemos en la siguiente sección.