‫مرحبًا بعودتك.
‫في الفيديو الأخير ، نظرنا إلى بعض دوال التجميع باستخدام numpy ، مثل الحصول على مجموع كل العناصر
‫في المصفوفة.
‫لقد رأينا مدى سرعة الشفرة غير المعقدة في تحويل شفرة بيثون الخالصة عند العمل على أنواع البيانات غير المعقدة.
‫لذلك استخدم دائمًا دوال التجميع غير المفككة في المصفوفات غير الدقيقة.
‫ثم توقفنا مع مقدمة موجزة للانحراف المعياري والتباين.
‫الآن الشيء الرئيسي الذي يجب تذكره حول هذين المقياسين هو ، باختصار ، أنهما مجرد مقاييس
‫لانتشار البيانات.
‫لكن دعونا لا نتحدث عن ذلك.
‫دعنا نركز دائمًا على تشغيل الكود ورؤية أمثلة عملية.
‫هذا ما سنفعله في هذا الفيديو.
‫لذلك أذهب إلى العرض التوضيحي و var الانحراف المعياري STD قصير بالنسبة للانحراف المعياري
‫var الذي يضمن التباين ، لذلك سننشئ مصفوفة عالية التباين تساوي صفيف MP وليس واحدًا 100200304000.
‫5000.
‫صفيف فار منخفض رائع يساوي مجموعة MP.
‫ربما سنجعل هذا واحدًا لطيفًا وبسيطًا.
‫اثنان ، أربعة ، ستة ، ثمانية ، عشرة.
‫هناك نذهب.
‫الآن ، حتى قبل تشغيل أي كود.
‫ألق نظرة على الأرقام في هذه المصفوفات.
‫تخيل أن هذه بيانات فعلية.
‫ماذا تستنتج من مجرد النظر إلى هذه الأرقام؟
‫إذن هذا يبدأ من واحد يذهب إلى 100 ، 203 مائة ، ثم يقفز إلى 4000 وينتهي عند 5000.
‫وهذا النوع يذهب إلى أربعة ، ستة ، ثمانية ، عشرة.
‫لذا ، أولاً وقبل كل شيء ، قد تنظر إلى الفرق بين الحد الأقصى.
‫هذا ما نظرت إليه نوعًا ما.
‫إذن ، هذا يتراوح من 1 إلى 5000 ويتراوح هذا من 2 إلى 10.
‫إذا نظرنا إلى هذا ، فقد نقول أن هذه الأرقام منتشرة أكثر ، بينما
‫هذه قريبة جدًا من بعضها وأقصى مسافة هي ثمانية فقط ولديهم نفس الخطوة بين
‫كل واحد.
‫في حين أن هذا النوع يختلف ، فإنه يرتفع بمقدار 100 مرة ثم يرتفع بمقدار بضعة آلاف ثم يرتفع بمقدار
‫ألف للانتهاء.
‫لكن دعونا نضعها في ممارسة.
‫لنقم بتشغيل الكود ، دعنا نرى ما يحدث.
‫لذا انتقل إلى دعنا نجد التباين بين كل منهما شريط مرتفع ويمكننا ضغط علامة التبويب لشريط MP الكامل
‫التلقائي.
‫نريد أن يكون لدينا الإكمال التلقائي.
‫أوه لا ، نحتاج بالفعل إلى كتابة بداية المتغير.
‫سيكون ذلك مفيدًا.
‫جميلة.
‫سنضرب التحول وندخل r.
‫الآن ، هذا رقم ضخم للغاية هنا وهذا ليس كبيرًا جدًا.
‫همم.
‫حسنًا ، لن ننظر إلى الرياضيات وراء هذين.
‫الأهم من ذلك هو المفهوم هنا وهذا التباين ، إذا صعدنا هنا ، تذكر أن التباين يساوي
‫مقياسًا لمتوسط الدرجة التي يختلف بها كل رقم عن المتوسط.
‫الفرق الأعلى يساوي نطاقًا أوسع من الأرقام.
‫نعم ، الفرق الأقل يساوي نطاقًا أقل من الأرقام.
‫وهذا منطقي مع هاتين المصفوفتين.
‫هذه المصفوفة هنا ذات مصفوفة var عالية لها تباين كبير جدًا ، بينما المصفوفة المنخفضة لأن الأرقام قريبة
‫من بعضها البعض ، لديها تباين أقل.
‫لذلك دعونا نلقي نظرة.
‫لنفعل الانحراف المعياري STD.
‫نريد مصفوفة var عالية ونريد أيضًا مصفوفة var منخفضة.
‫نريد الانحراف المعياري قبل القيام بذلك.
‫ما رأيك في الانحراف المعياري هنا؟
‫هل سيخرج مشابهًا لما يبدو عليه هذا؟
‫لنلقي نظرة.
‫هناك نذهب.
‫وهذا منطقي.
‫الانحراف المعياري أعلى لصفيف التباين العالي منه في صفيف التباين المنخفض.
‫وما هو الانحراف المعياري؟
‫مقياس كيفية انتشار مجموعة من الأرقام هو من المتوسط.
‫تمام.
‫كلاهما لئيم في تعريفهما.
‫لذلك دعونا نلقي نظرة.
‫لنجد المتوسط.
‫نقطة.
‫أهلاً.
‫مجموعة متنوعة ونريد np main lover array.
‫ومع ذلك ، لم يتم تعريفه.
‫هذا هو السبب في أننا يجب أن نستخدم الإكمال التلقائي لعلامات التبويب.
‫إذن ما يقوله هذا هو الانحراف المعياري.
‫هذا الرقم هنا هو متوسط المسافة.
‫الرقم بعيد عن المتوسط.
‫لذلك إذا كان المتوسط هو 1600 ، فهذا يعني في المتوسط أن أي رقم آخر في هذه المصفوفة في مصفوفة var عالية هو 2072 بعيدًا عن الرقم
‫التالي.
‫الشيء نفسه ينطبق على مجموعة var منخفضة.
‫أي رقم منخفض يكون في المتوسط 2. 8 بعيدًا عن المتوسط.
‫هذا يعني أن عشرة من هذا العدد على الرغم من أنه يبعد أربعة عن ستة لأن المتوسط يساوي ستة ، وثمانية
‫أقرب إلى ستة.
‫هذا ما يخفض المتوسط.
‫حسنا.
‫الآن دعنا نتحقق من هذا السبريد.
‫تذكر أن هذا هو الجوهر الرئيسي للانحراف المعياري والتباين هو مجرد انتشار الأرقام
‫، كيف تظهر.
‫دعنا نرسمها حتى نتمكن من القيام بذلك عن طريق استيراد مخطط lib.
‫سنلقي نظرة على خريطة مخطط ليب في قسم مستقبلي.
‫لذلك لا تقلق كثيرًا إذا لم تكن متأكدًا مما يحدث هنا.
‫خريطة ، خريطة ، فطيرة ليب ، قطعة أرض كقطعة أرض.
‫هذا ما نريده.
‫نعم.
‫اصمت مؤامرة نقطة.
‫إذن هذا هو الرسم البياني.
‫أهلاً.
‫نحن نريد فقط أن يكتمل ترتيب علامات التبويب هذا إذا كنت في شك.
‫اكتمل ترتيب الجدولة.
‫انظر إلى ما يأتي التحول.
‫رقم.
‫اسم الوحدة في قطعة الأرض.
‫أوه ، لقد فهمت ذلك بشكل خاطئ.
‫تلك الحلقة المؤامرة.
‫هناك نذهب.
‫حسنًا ، لقد حصلنا على مصفوفة var عالية.
‫الآن لنفعل نفس الشيء مع القاع.
‫مجموعة متنوعة.
‫اصمت صفيف شريط منخفض.
‫ولن نتآمر.
‫لا تظهر.
‫رائع.
‫الآن يمكننا أن نرى بصريًا ، إذا لم تتمكن من رؤيتها من هذه الأرقام في خط الأعداد هنا.
‫الآن ، بصريًا ، يمكننا أن نرى نوعًا ما انتشار أعداد فارا العالية أكبر بكثير.
‫لذلك هناك الكثير من المساحات البيضاء هنا.
‫يظهر الكثير من الأرقام باتجاه الصفر وتظهر اثنتان فقط من العينات هنا ، بينما في مصفوفة
‫var منخفضة ، يكون الانتشار متشابهًا نوعًا ما عبر كل شيء لأن هناك فجوات من اثنين بين
‫كل نقطة بيانات والحد الأقصى للمسافة هنا هو ثمانية فقط.
‫حسنًا ، هذا هو الانحراف المعياري والتباين في المستوى المفاهيمي.
‫الآن ، تذكر ، إذا كنت تريد الرياضيات وراء هذا ، كيف يتم حساب هاتين القيمتين هنا ، الانحراف
‫المعياري والتباين.
‫سأترك بعض الموارد الإضافية.
‫لكن تذكر فقط ، أن أهم ما يمكن استخلاصه من هذا هو أن الانحراف المعياري والتباين هما مقاييس
‫لانتشار البيانات.
‫الآن مع قول ذلك ، انتهينا من بعض وظائف التجميع الأكثر شيوعًا التي ستراها
‫في NumPy.
‫دعنا ننتقل إلى القسم التالي حيث يمكننا التحقق من بعض الطرق الأخرى لمعالجة المصفوفات.