‫โอเค ตอนนี้เรามีพื้นฐานของ numpy down pat แล้ว
‫หรืออาจจะไม่
‫ไม่เป็นไร.
‫คุณไม่จำเป็นต้องรู้ทุกอย่างด้วยใจในตอนนี้
‫มาดูตัวอย่างการใช้งานจริงเล็กๆ น้อยๆ เพื่อจบสิ่งต่างๆ
‫ตัวอย่างการปฏิบัติ
‫ไม่ใช่ pi ในการดำเนินการ
‫เล่นเพลงแอคชั่นที่สวยงาม
‫สวยผิดคำ.
‫ไปกันเถอะ.
‫เพลงแอคชั่นเข้มข้น.
‫ร็อกแอนด์โรล.
‫ทีนี้ ถ้าเรากลับมาที่แดชบอร์ดของดาวพฤหัสบดี ฉันมีโฟลเดอร์เล็กๆ ที่เรียกว่า Images ซึ่งฉันเพิ่งสร้างขึ้น
‫และฉันมีรูปถ่ายอยู่ที่นี่
‫ดังนั้น หลักฐานทั้งหมดจึงจำได้ว่าเราได้พูดถึงมันตั้งแต่เริ่มต้นกับ NumPy อยู่ในการเรียนรู้ของเครื่อง
‫คุณนำข้อมูลใดๆ ที่คุณมี มาแปลงเป็นตัวเลข
‫คุณใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อค้นหารูปแบบในตัวเลขเหล่านั้น
‫แล้วถ้าข้อมูลของคุณเป็นรูปภาพและคุณต้องการทราบข้อมูลเกี่ยวกับรูปภาพเหล่านั้นล่ะ
‫ฉันจะสร้างเซลล์ลดราคาเล็กน้อยที่นี่และนำเข้า ฉันมีรูปภาพแพนด้าที่เราเคยใช้ในส่วนแพนด้า
‫ดังนั้นเราจะเปลี่ยนแพนด้าที่ยอดเยี่ยมของเรา
‫เราสามารถเห็นได้ที่นั่น
‫ดูนั่นสิ
‫คุณเริ่ม.
‫ให้มันสูงห้า
‫ฉันไฮไฟว์ในหน้าจอ
‫สิ่งที่เราอยากทำคือต้องการเปลี่ยนรูปภาพให้เป็นอาร์เรย์แบบ numpy เพราะเมื่อเราเปลี่ยนรูปภาพนี้เป็นอาร์เรย์ผู้ตัดสินแล้ว
‫เราก็สามารถใช้ฟังก์ชันที่เราได้เรียนรู้มาตลอดทั้งส่วนนี้เพื่อค้นหารูปแบบในนั้น
‫เราสามารถจัดการกับมันได้เล็กน้อย
‫เราสามารถส่งต่อไปยังอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง
‫โลกคือหอยนางรมของเราเมื่อข้อมูลของเราเป็นตัวเลข
‫ดังนั้นเราจึงมีแผนผังพล็อต lib ที่นี่
‫เราจะเห็น lib พล็อตแผนที่ในอีกส่วนหนึ่ง นำเข้าเป็นสีแดง
‫นี่เป็นเพียงแพ็คเกจเล็กๆ ภายใน map plot lib ที่เรียกว่า M read ซึ่งหมายถึงการอ่านรูปภาพ
‫สิ่งนี้จะทำคือ m อ่าน
‫เราอาจใช้แท็บกะเพื่อคิดออก
‫ตกลงจะไปที่นั่นหรือไม่?
‫อาจเป็นเพราะเรายังไม่ได้นำเข้ามา
‫เราต้องการบางสิ่งบางอย่าง
‫ไม่เป็นไร.
‫เราต้องการไปแท็บกะ
‫เราจะไปที่นั่น.
‫อ่านรูปภาพจากไฟล์ไปยังอาร์เรย์
‫นั่นคือสิ่งที่เราต้องการจะทำ
‫ถ้าชื่อย่อมาจากชื่อไฟล์ ฉันเชื่อว่าสตริงหรือไฟล์เหมือนไฟล์รูปภาพที่จะอ่าน
‫มหัศจรรย์.
‫ตอนนี้รูปแพนด้าของเรา
‫อยู่ในไฟล์รูปภาพใน Pan Am PNG เพื่อให้เราสามารถส่งสตริงได้ที่นี่
‫จุดแพนด้า PNG
‫สิ่งที่เราอาจจะทำคือก่อนจะดูด้วยซ้ำ เรามาเช็คกันว่ามันเข้าประเภทไหนกันบ้าง
‫แพนด้า.
‫อะไร
‫เราลืมโฟลเดอร์รูปภาพ
‫ไม่เป็นไร.
‫คลาส numpy และอาร์เรย์?
‫ใช่.
‫เมื่อกี้หมายความว่าไง?
‫มันหมายความว่าเพราะมันอยู่ในรูปแบบยุคใหม่ เราสามารถใช้ฟังก์ชันทั้งหมดที่เราได้เรียนรู้เกี่ยวกับ
‫numpy ในอาร์เรย์นี้
‫เรามาดูกันดีกว่า
‫แพนด้า.
‫ว้าว.
‫มีตัวเลขมากมายอยู่ที่นั่น
‫ลองตรวจสอบคุณลักษณะบางอย่างของมัน
‫ขนาดรูปร่างแพนด้าดอท
‫จุดแพนด้าและ.
‫นี้ค่อนข้างใหญ่
‫เบอร์อะไรคะ?
‫24,465,000.
‫มันมีมิติมากมายที่นี่
‫เป็นอาร์เรย์สามมิติเพราะสามมิติเป็นช่องสี
‫และสิ่งที่อาร์เรย์นี้เป็นจริง
‫มาดู 200 คนแรกกัน
‫ตัวเลขเหล่านี้ตรงนี้ อาจจะมากเกินไปด้วยซ้ำ
‫พวกเขาต้องการเป็นห้าคนแรก
‫เราจะไปที่นั่น.
‫ห้าอันดับแรก
‫สิ่งนี้ได้ทำไปแล้วมีฟังก์ชั่นเล็กน้อยที่ฉันอ่าน แต่ฉันอ่านว่าคุณต้องการออกเสียงอย่างไร
‫ได้ถ่ายภาพนี้แล้วจึงพบค่าพิกเซลน้อยทั้งหมด
‫ดังนั้นหากเราซูมเข้าไปตรงนี้ คุณอาจมองไม่เห็นแม้แต่พิกเซลเดียว
‫ไม่เป็นไร.
‫เราซูมเข้าไปตรงนี้ ได้พิกเซลแล้ว
‫พิกเซลเหล่านั้นมีค่าสี
‫แดง เขียว และน้ำเงิน นั่นคือสิ่งที่เก็บไว้ในอาร์เรย์นี้
‫ถ้าเราทำแบบเดียวกัน เรามาดูกัน
‫อาจจะสำหรับภาพอื่น
‫ดังนั้นเราจึงมีแหล่งที่มาของภาพ
‫เรามีอีกอัน
‫แท็บรูปภาพสำหรับแต่งรูปรถอัตโนมัติ
‫นี่คือสิ่งที่ฉันมีตอนนี้
‫คุณสามารถลองสิ่งนี้ด้วยภาพของคุณเอง
‫สวยงาม.
‫สิ่งที่เราจะทำคือ เรากำลังจะไปรถ เท่ากับ M อ่านว่า ภาพเดียวกัน ภาพถ่ายรถ PNG ยอดเยี่ยม
‫เราจะตรวจสอบอีกครั้งเพื่อความสมบูรณ์
‫ประเภทรถ.
‫อาร์เรย์ NumPy
‫สวยงาม.
‫ตอนนี้เราได้เปลี่ยนรูปถ่ายรถคันนี้ให้เป็นอาร์เรย์ NDI แล้ว
‫มหัศจรรย์.
‫โอเค บางทีเราอาจจะได้เห็นแค่ส่วนแรกของเรื่องนั้น
‫มาดูอีกภาพหนึ่งกัน
‫สุนัขเท่ากับภาพการโจมตี M
‫เราเคยเห็นรูปสุนัขนี้มาก่อนแล้วในตอนเริ่มต้น
‫ลูกสุนัขที่สวยงามของฉัน
‫เราจะแปลงเป็นตัวเลข
‫อันที่จริงเราอยากดูก่อนก็เลยไป OMG
‫แหล่งที่มาของภาพ Eagles ภาพสุนัข
‫หากคุณมีรูปภาพ PNG ฟังก์ชันการอ่าน MB นี้จะทำงานกับรูปภาพของคุณเอง คุณจึงลองใช้ได้
‫ในการเริ่มใช้งาน คุณเพียงแค่เรียกใช้พล็อตแผนที่แบบเต็มโดยปล่อยให้พอร์ตเป็นสีแดง
‫จากนั้นคุณสามารถใช้สิ่งนี้
‫อย่าลืมใช้แท็บ shift หากคุณต้องการทราบว่ามันใช้ทำอะไร
‫ดังนั้นให้เปลี่ยนเป็นมาร์กอัป
‫มีลูกสุนัขที่สวยงามของฉัน
‫นั่นคือเจ็ด
‫นั่นคือเบลล่า
‫ดังนั้นเราจะเปลี่ยนลูกสุนัขให้เป็น
‫คุณเดาได้ไหมว่าอาร์เรย์ numpy ชนิดข้อมูลประเภทใด
‫มหัศจรรย์.
‫ดังนั้นฉันจึงได้สุนัข
‫ตอนนี้ สิ่งที่เราสามารถทำได้คือเราได้ทำหนึ่งในขั้นตอนที่ใหญ่ที่สุดของการเรียนรู้ของเครื่องทั้งหมดในขณะที่เราเปลี่ยนข้อมูลของเราให้เป็นตัวเลข
‫โดยเฉพาะในอาร์เรย์จำนวนมาก
‫สิ่งที่อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงจะทำก็คือเพราะมันไม่สามารถมองที่คนจริงๆ ได้ เราสามารถดูสิ่งนี้แล้วไปได้เลย
‫นั่นคือต้นไม้
‫นั่นคือต้นไม้ นั่นคือสุนัข นั่นคือดวงตา นั่นคือที่พักพิง
‫แต่สิ่งที่อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องต้องการคือตัวเลข
‫และนั่นคือสิ่งที่ได้มาในรูปแบบของผู้ตัดสิน
‫เรย์.
‫มันจะทำอะไรได้บ้าง สมมุติว่า ต้นไม้นี้คือส่วนของตัวเลขนี่?
‫อาจจะไม่.
‫แต่ลองจินตนาการว่ามันเป็น
‫สิ่งที่จะทำคือไปที่รูปภาพนี้แล้วดูที่ส่วนนี้ของตัวเลขที่นี่แล้วไป โอเค ตัวเลขเหล่านั้นอยู่ใกล้กันมาก
‫ไอเทมนี้ในภาพนี้ต้องเป็นต้นไม้ และนี่ต้องเป็นหญ้า
‫แล้วก็สิ่งเดียวกันในนี้
‫นี่ต้องเป็นหญ้าเพราะค่าพิกเซลทั้งสองภาพใกล้เคียงกันมาก
‫นั่นจะเป็นการปิดส่วน NumPy
‫ประเด็นสำคัญจากเรื่องนี้คือต้องจำไว้ว่าเราได้อธิบายไว้มากมายแล้ว และคุณไม่จำเป็นต้องรู้ทั้งหมดนี้ด้วยใจก่อน
‫ฉันเพิ่งผ่านแนวคิดหลักและฟังก์ชันการทำงานบางอย่างของไลบรารี NumPy
‫สิ่งที่ใหญ่ที่สุดคือ NumPy จัดการประเภทข้อมูลเช่นอาร์เรย์นี้ได้เป็นอย่างดี
‫ดังนั้น หากคุณกำลังทำงานกับแมชชีนเลิร์นนิง และคุณกำลังทำงานกับการคำนวณทางคณิตศาสตร์
‫คุณกำลังพยายามค้นหารูปแบบในข้อมูล คุณอาจจะต้องใช้ numpy
‫และถ้าคุณยังไม่เข้าใจทุกอย่างในตอนนี้ก็ไม่เป็นไร
‫มีอะไรให้ทำมากมาย
‫หยุดพัก
‫เล่นกับภาพของคุณเอง
‫ลองเปลี่ยนเป็นอาร์เรย์จำนวนมาก
‫กลับไปผ่านสิ่งที่เราได้กล่าวถึงแล้วพบกันใหม่ในหัวข้อถัดไป