[look997]

#python #programowanie #naukaprogramowania
Co robią te ukośniki w tym kodzie? - https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/beginner#load_a_dataset

x_train i x_test to uint8 NumPy array - https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/datasets/mnist/load_data#returns.

Widzę tylko, że dopisują się zera do liczb i że tablica jakby się spłaszcza(?) ale nie wiem.

To jest przeciążony operator dzielenia, czy co?

[NastyFoxie]

@look997: a to nie jest znak dzielenia?

[look997]

@NastyFoxie: No tak, ale xtrain to jest array. To chyba nie jest liczba.

print(x_train) zwaraca:

[[[0 0 0 ... 0 0 0]
 [0 0 0 ...

[ProfesorBigos]

@look997: każdy element macierzy zostaje podzielony przez 255.0

[look997]

@NastyFoxie: A po x_train / 255.0 zwrca:
```
[[0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0.

[Czimchik]

@look997: o cie choroba

[look997]

każdy element macierzy zostaje podzielony przez 255.0

@ProfesorBigos: Czyli takie mapowanie, tak podejrzewałem.
No ale normalnie operator dzielenia tak nie działa, tak?
Czy to jest jakoś przeciążony operator dzielenia?

Jak zrobić to samo, na prostszej tablicy?

[Miesho]

@look997: No w pythonie jak najbardziej można przeciążać operatory. NumPy jest kalką matlaba zatem dzieje się tu prawdopodobnie to co dzieje się w matlabie czyli wszystkie liczby są dzielone przez 255. Choć tu patrzył bym na to jak na operacje na macierzach ponieważ właśnie to robił matlab. Dlatego wystarczy wyprintować x_train i zobaczyć co się stało po operacji. W końcu eksperyment ma zawsze ostatnie słowo.

[Miesho]

@look997: No nie jak zrobisz to na tablicy to wyskoczy ci wyjątek TypeError

[ProfesorBigos]

No ale normalnie operator dzielenia tak nie działa?

Czy to jest jakoś przeciążony operator dzielenia?

@look997: Nie rozumiem o co pytasz. Tak działa dzielenie macierzy przez skalar w matematyce. Numpy ma je zaimplementowane dla swoich klas.

[Miesho]

@Miesho: Listy, słowniku albo Tuplecie jak już niedouku ( ͡° ͜ʖ ͡°)

[piotrb]

@look997: https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html#emulating-numeric-types

[lionbest]

@look997: Tak można operować na tablicach różnych wymiarów między sobą.
Jak chcesz się więcej się dowiedzieć, to nazywa się to broadcasting:
https://numpy.org/doc/stable/user/basics.broadcasting.html

[look997]

Sprawdziłem sobie na prostszym przykładzie i dosłownie spłaszcza tablicę o jeden poziom i mapuje każdą liczbę, ten kod:

import numpy
x = numpy.array([[[2, 8, 9], [2, 8, 9], [2, 8, 9]], [[2, 8, 9], [2, 8, 9], [2, 8, 9]]])
print("m: ",x)
print()

[Miesho]

@Miesho: W samej dokumentacji nazywają to "uint8 NumPy array". Trzeba przekazać listę i zrobi ci "uint8 NumPy array". W moim przykładzie zrobiłem sobie taką prostą "uint8 NumPy array".

Nie przez przypadek zpinowałem siebie taki wiesz żarcik, że sam nazwałem to tablicą i sam w myśl wykopowej tradycji się zesrałem i poprawiłem raczej obecnie częściej programuje w językach typu C++ gdzie oprócz kontenerów są czyste tablice. A z tego co mi

[look997]

@Miesho: Ja wiem że napisałeś sam do siebie.
Ale przez przypadek nie popełniłeś błędu pisząc "tablica", od odnosiłeś się do mnie, który chciał prostszą wersję "uint8 NumPy array", niż tą z przykładu w Tensorflow.
Nie popełniłeś błędu, chociaż może chciałeś popełnić błąd. :P ;D

[Miesho]

@look997: Popełniłem błąd po czym ogarnąłem, że popełniłem takowy i zwyzywałem samego siebie taka o historia.

[look997]

@Miesho: Właśnie nie do końca, no ale już kit z tym. ;P

[ProfesorBigos]

Sprawdziłem sobie na prostszym przykładzie i dosłownie spłaszcza tablicę o jeden poziom

@look997: Nie spłaszcza. Wynik ma te same wymiary co dzielna.

[Miesho]

@look997: Ponad to "uint8 NumPy array": Zgaduje, że odnosi się do kontenera gdzie kwantem informacji jest 8 bitowa wartość. Lecz sam array (a przynajmniej mi nie kojarzy się z żadną konkretną strukturą) nie mówi nam co to za kontener. Lista kolejka stack a może coś innego.

[Miesho]

@look997: Wiem o co Ci chodzi nie mniej jednak wydaje mi się że kiedy rozmawiamy o takich strukturach mówienie tablica jest zrozumiałe ma sens nie mniej jednak wydaje mi się nie do końca poprawne gdzie oczywiście jako iż sam python jest napisany w C to każda zawansowana struktura zostanie sprowadzona do tablic. A idąc nawet dalej do ciągu bajtów w pamięci systemowego procesu.