‫Được rồi, Bây giờ chúng ta đã có một số nền tảng của numpy down pat.
‫Hoặc có thể không.
‫Được rồi.
‫Bạn không cần phải biết mọi thứ thuộc lòng ngay bây giờ.
‫Hãy xem một ví dụ thực tế nhỏ để kết thúc mọi thứ.
‫Ví dụ thực tế.
‫Không có pi trong hoạt động.
‫Chơi những bản nhạc hành động đẹp mắt.
‫Một từ đẹp đẽ, sai lầm.
‫Đi nào.
‫Nhạc hành động gay cấn.
‫Rock and roll.
‫Bây giờ, nếu chúng ta quay lại đây với bảng điều khiển Jupiter của chúng ta, tôi có một thư mục nhỏ ở đây
‫có tên là Hình ảnh, mà tôi vừa tạo và tôi có một số ảnh ở đây.
‫Vì vậy, toàn bộ tiền đề mà chúng ta đã nói về nó ngay từ đầu với NumPy là trong học máy.
‫Bạn lấy bất kỳ dữ liệu nào bạn có, bạn biến nó thành các con số.
‫Bạn sử dụng một thuật toán học máy để tìm các mẫu trong những con số đó.
‫Vì vậy, điều gì sẽ xảy ra nếu dữ liệu của bạn là hình ảnh và bạn muốn tìm hiểu thông tin về những hình ảnh đó?
‫Tôi sẽ tạo một ô đánh dấu nhỏ ở đây và nhập. Tôi có một hình ảnh gấu trúc mà chúng tôi đã sử dụng trong
‫phần gấu trúc.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ biến chú gấu trúc tuyệt vời của chúng tôi.
‫Chúng ta có thể thấy nó ở đó.
‫Nhìn kìa.
‫Bạn bắt đầu.
‫Cho nó một điểm năm cao.
‫Tôi cao năm trong màn hình.
‫Những gì chúng tôi muốn làm là chúng tôi muốn biến một hình ảnh thành một mảng numpy, bởi vì một khi chúng tôi đã biến hình ảnh này thành một mảng tối
‫ưu, thì chúng tôi có thể sử dụng các hàm mà chúng tôi đã học trong toàn bộ phần này để tìm các mẫu trong
‫đó chúng ta có thể thao tác nó một chút.
‫Chúng tôi có thể chuyển nó vào một thuật toán học máy.
‫Thế giới là con sò của chúng ta khi dữ liệu của chúng ta là số.
‫Vì vậy, chúng tôi có ở đây bản đồ âm mưu lib.
‫Chúng ta sẽ xem lib của bản đồ trong một phần khác, nhập vào màu đỏ.
‫Vì vậy, đây chỉ là một gói nhỏ trong lib bản đồ được gọi là M read, viết tắt của image read.
‫Điều này sẽ làm là tôi đọc.
‫Chúng tôi có thể sử dụng tab shift của mình để tìm ra điều này.
‫Chà, nó sẽ ở đó chứ?
‫Có thể do chúng ta chưa nhập khẩu.
‫Chúng tôi sẽ cần một cái gì đó.
‫Không sao đâu.
‫Chúng tôi muốn chuyển sang tab.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Đọc một hình ảnh từ một tệp vào một mảng.
‫Đó chính xác là những gì chúng tôi muốn làm.
‫Nếu tên là viết tắt của tên tệp, tôi tin rằng chuỗi hoặc tệp giống như tệp hình ảnh để đọc.
‫Tuyệt vời.
‫Bây giờ hình ảnh gấu trúc của chúng tôi.
‫Có trong các hình ảnh tệp trên Pan Am PNG vì vậy chúng tôi có thể chuyển nó một chuỗi ở đây.
‫Panda chấm PNG.
‫Những gì chúng ta có thể làm là trước khi xem xét nó, hãy kiểm tra xem nó thuộc loại nào.
‫Gấu trúc.
‫Gì?
‫Chúng tôi đã quên thư mục hình ảnh.
‫Không sao đâu.
‫Lớp, numpy và mảng?
‫Đúng.
‫Vậy thì giờ điều đó có nghĩa là gì?
‫Điều đó có nghĩa là vì nó ở định dạng thời đại mới, chúng ta có thể sử dụng tất cả các chức năng mà chúng
‫ta đã học về numpy trên mảng này.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem xét nó.
‫Gấu trúc.
‫Ồ.
‫Có rất nhiều con số ở đó.
‫Chúng ta hãy kiểm tra một số thuộc tính của nó.
‫Kích thước, Hình dạng chấm gấu trúc.
‫Dấu chấm gấu trúc và.
‫Điều này là khá lớn.
‫Số đó là bao nhiêu?
‫24.465.000.
‫Nó có rất nhiều kích thước ở đây.
‫Đó là một mảng ba chiều vì ba chiều là các kênh màu.
‫Và mảng này thực sự là gì.
‫Hãy chỉ xem 200 đầu tiên.
‫Vì vậy, những con số này ở đây, thậm chí có thể là quá nhiều.
‫Họ muốn trở thành năm người đầu tiên.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Năm đầu tiên.
‫Những gì điều này đã làm là ít chức năng tôi đọc, tôi đọc nhưng bạn muốn phát âm.
‫Nó đã chụp bức ảnh này và sau đó tìm thấy tất cả giá trị pixel nhỏ.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi phóng to ngay tại đây, bạn thậm chí có thể không nhìn thấy một pixel nào.
‫Không sao đâu.
‫Chúng tôi đã phóng to ngay tại đây, lấy các điểm ảnh.
‫Các pixel đó có giá trị màu.
‫Vì vậy, màu đỏ, xanh lá cây và xanh lam, và đó là những gì được lưu trữ trong mảng này.
‫Vì vậy, nếu chúng ta cũng làm như vậy, chúng ta hãy xem xét.
‫Có thể cho một hình ảnh khác.
‫Vì vậy, chúng tôi đã có nguồn hình ảnh.
‫Chúng tôi có một cái khác.
‫Tab hình ảnh cho ảnh ô tô hoàn chỉnh tự động.
‫Đây là những gì tôi có bây giờ.
‫Bạn có thể thử điều này với hình ảnh của riêng bạn.
‫Xinh đẹp.
‫Vì vậy, những gì chúng ta sẽ làm là chúng ta sẽ đi ô tô bằng M đọc rằng cùng một hình ảnh xe ô tô ảnh PNG Tuyệt vời.
‫Chúng tôi sẽ kiểm tra lại nó một lần nữa để hoàn thiện.
‫Loại xe.
‫Mảng NumPy.
‫Xinh đẹp.
‫Vì vậy, bây giờ chúng tôi đã biến bức ảnh chiếc xe này thành một mảng NDI.
‫Tuyệt vời.
‫Được rồi, có lẽ chúng ta sẽ chỉ xem phần đầu tiên của điều đó.
‫Hãy xem thêm một bức ảnh nữa.
‫Dog bằng M hình ảnh đột kích.
‫Chúng tôi đã nhìn thấy bức ảnh con chó này trước đây, ngay lúc bắt đầu.
‫Những chú cún xinh đẹp của tôi.
‫Chúng ta sẽ biến chúng thành những con số.
‫Trên thực tế, chúng tôi muốn xem nó trước vì vậy chúng tôi sẽ đi OMG.
‫Nguồn Eagles Images Dog Photo.
‫Nếu bạn có hình ảnh PNG, chức năng đọc MB này sẽ hoạt động với hình ảnh của riêng bạn, vì vậy bạn có thể thử.
‫Để bắt đầu sử dụng nó, bạn chỉ cần chạy toàn bộ sơ đồ bản đồ để lại cổng màu đỏ.
‫Sau đó, bạn có thể sử dụng điều này.
‫Hãy nhớ sử dụng tab shift nếu bạn muốn tìm hiểu chức năng của nó.
‫Vì vậy, hãy biến điều này thành markdown.
‫Có những con chó con xinh đẹp của tôi.
‫Đó là bảy.
‫Đó là Bella.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ biến những con chó con thành.
‫Bạn có thể đoán kiểu dữ liệu mảng numpy không.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, tôi có con chó.
‫Vì vậy, bây giờ những gì chúng tôi có thể làm với điều này là chúng tôi đã thực hiện một trong những bước lớn nhất của tất cả các máy
‫học khi chúng tôi biến dữ liệu của mình thành số, cụ thể là trong mảng numpy.
‫Vì vậy, những gì một thuật toán học máy sẽ làm là bởi vì nó không thể thực sự nhìn cái này như con người, chúng ta có thể nhìn
‫cái này và đi, Đó là một cái cây.
‫Đó là cây, đó là chó, đó là mắt, đó là nơi trú ẩn.
‫Nhưng thứ mà một thuật toán học máy cần là những con số.
‫Và đó là những gì nó có ở đây dưới dạng một trọng tài chính.
‫Cá đuối.
‫Vì vậy, những gì nó sẽ làm là nó có thể mất, ví dụ, cái cây này là phần này của những con số ở đây?
‫Chắc là không.
‫Nhưng chúng ta hãy tưởng tượng nó là như vậy.
‫Những gì nó sẽ làm là sau đó đi đến hình ảnh này và sau đó nhìn vào phần này của các con số ở đây và tiếp tục, ồ, được
‫rồi, những con số đó khá gần nhau.
‫Vì vậy, mục này ở đây trong hình ảnh này phải là một cái cây và đây phải là một số loại cỏ.
‫Và sau đó điều tương tự ở đây.
‫Đây phải là một số cỏ vì các giá trị pixel rất gần nhau trong cả hai hình ảnh.
‫Điều đó sẽ kết thúc phần NumPy.
‫Điều quan trọng rút ra từ điều này là hãy nhớ rằng chúng tôi đã đề cập rất nhiều và bạn không cần phải
‫biết tất cả những điều này để bắt đầu.
‫Chỉ là tôi đã xem qua một số khái niệm và chức năng chính của thư viện NumPy.
‫Điều lớn nhất là NumPy xử lý các kiểu dữ liệu như mảng này rất, rất tốt.
‫Vì vậy, nếu bạn đang làm việc với học máy và bạn đang thực hiện các phép toán,
‫bạn đang cố gắng tìm các mẫu trong dữ liệu, có thể bạn sẽ sử dụng numpy.
‫Và nếu bạn không hiểu mọi thứ ngay bây giờ, không sao cả.
‫Có rất nhiều thứ để tham gia.
‫Giải lao.
‫Chơi xung quanh với một số hình ảnh của riêng bạn.
‫Hãy thử và biến chúng thành các mảng nhỏ.
‫Quay trở lại những gì chúng tôi đã đề cập và tôi sẽ gặp bạn trong phần tiếp theo.