Trabalhar com operações matemáticas é uma grande parte da aprendizagem de máquinas. Como a matemática é parte integrante da maioria dos projetos de ciência de dados, é essencial um aprofundamento no assunto. 

Uma grande utilidade que é oferecida por uma das melhores linguagens de programação, a Python, é a biblioteca numérica. Python numérica (NumPy) é uma porção crucial da maioria dos projetos de aprendizagem de máquina e da ciência de dados.

Essas matrizes numéricas são utilizadas em aplicações de visão computacional para o processamento de imagens e sua computação em termos de matrizes.

Também podem ser utilizadas em tarefas de processamento de linguagem natural, durante a vetorização de matrizes, de forma a torná-las compatíveis para o treinamento de modelos ML ou DL. 

Com a ajuda das matrizes NumPy, é possível realizar a maioria dos cálculos matemáticos envolvidos no processo de ciência de dados de forma mais fácil.

Abaixo, cobrimos as 10 funcionalidades mais importantes que todos os novatos em NumPy deveriam conhecer.

1) Criação de matrizes

Fonte: towardsdatascience.com

O primeiro passo essencial que todo cientista de dados que planeja dominar o NumPy deve saber é como ele pode criar uma matriz.

Quando você criar um array (matriz), você pode manipulá-lo para realizar inúmeras operações.

Para criar a matriz, uma das maneiras mais utilizadas é usando a estrutura de dados da lista em Python para armazenar valores numéricos, depois procedendo para a interpretação dos mesmos na forma de arrays com o NumPy.

Um array também pode ser definido declarando um array numérico usando as funções np.array() ou np.asarray() seguidas por colchetes para criar arrays unidimensionais ou multidimensionais.

2) Formato das matrizes

Fonte: towardsdatascience.com

Um conceito essencial para aplicação de matrizes são as formas em que elas existem. A forma da matriz numérica determina os diferentes tipos de cálculos e manipulações que você pode realizar sobre elas.

A forma da matriz pode ser interpretada assim que ela for criada. O atributo .shape de uma matriz retornará uma tupla de sua forma particular.

Deve-se entender o conceito de N-dimensional (ou nd array). Essas matrizes são aquelas que têm mais de uma dimensão (não uma dimensão de linha ou coluna), contendo itens do mesmo tamanho e tipo. 

3) Indexação de matrizes

Fonte: towardsdatascience.com

Similar à indexação de listas, também temos um método de indexação de matrizes que executa e manipula um elemento específico em um local específico na matriz numérica. 

Com a indexação de matrizes, podemos acessar qualquer elemento necessário com o conhecimento de sua posição.

O primeiro elemento de uma matriz começa com o índice inicial de zero. O número da linha particular e o número da coluna são especificados dentro dos colchetes, o que permitirá aos usuários calcular a indexação de uma matriz e receber a posição particular dos elementos.

4) Somar os elementos de uma matriz

Fonte: towardsdatascience.com

A computação da soma dos elementos de uma matriz é bastante útil, e pode ser realizada com a função de soma oferecida pela NumPy.

Os arrays da NumPy facilitam o cálculo que, em outros métodos, seria muito mais complexo. 

5) Média

Fonte: towardsdatascience.com

Numpy também auxilia no cálculo da média de uma determinada matriz com muita facilidade. A média é computada pela adição de todos os elementos e divisão pelo número total presentes.

O cálculo da média é significativo em vários algoritmos de aprendizagem de máquina, como  a regressão linear, por exemplo. 

6) Exponenciação

Fonte: towardsdatascience.com

Uma operação muito importante para o aprendizado de máquinas é a exponenciação. Vale lembrar que o número de Euler ‘e’, cujo valor é aproximado de 2,718, tem grande significado nos cálculos logarítmicos de base. 

7) Organizar uma matriz

Fonte: towardsdatascience.com

Quando recebemos uma matriz com valores embaralhados, deve-se buscar organizá-los por meio da função de ordenação.

8) Mínimo, máximo e absoluto

Fonte: towardsdatascience.com

Essas operações compõem a base de várias operações mais complexas com as matrizes no NumPy. 

As funções np.min() e np.max() são bastante intuitivas. A função absoluta, entretanto, retorna um array, com todos os valores básicos em números positivos. 

Published On: julho 12th, 2021 / Categories: Data Science, Estatística, Programação /

Aprenda a conseguir trabalho

Se inscreva para receber acesso gratuito ao módulo Conseguindo Trabalho!

Obrigado por se inscrever!
Houve um erro ao enviar sua inscrição. Tente novamente mais tarde.

Ao acessar, você concorda em receber nossos comunicados.