‫Welkom terug.
‫In de laatste video hebben we gekeken naar enkele aggregatiefuncties met behulp van numpty, zoals het verkrijgen van de som
‫van alle elementen in een array.
‫We hebben gezien hoe snel een numpties-code is ten opzichte van pure python-code bij het werken aan een aantal hoge gegevenstypen.
‫Gebruik dus altijd numpty-aggregatiefuncties op numpty-arrays.
‫En toen stopten we met een korte inleiding tot standaarddeviatie en variantie.
‫Het belangrijkste om te onthouden over deze twee statistieken is, kortom, het zijn slechts de maten van
‫deze verspreiding van gegevens.
‫Maar laten we het er maar niet over hebben.
‫Laten we ons altijd concentreren op het uitvoeren van code en het zien van praktische voorbeelden.
‫Dat gaan we dus doen in deze video.
‫Dus ga demo van Anvar Standaarddeviatie, seediest, afkorting voor standaarddeviatie, var voor variantie.
‫Dus we maken een array met een hoge balk die gelijk is aan Empey Array No.
‫Een, 100, 200, 300, 4000, 5000.
‫Prachtige lage var-array is gelijk aan Ampera.
‫Misschien maakt dit deze leuk en eenvoudig.
‫Twee, vier, zes, acht, tien.
‫Daar gaan we.
‫Kijk eens naar de getallen in deze arrays, voordat we zelfs maar enige code uitvoeren.
‫Stel je voor dat dit feitelijke gegevens zijn.
‫Wat zou je afleiden als je alleen maar naar deze cijfers kijkt?
‫Dus deze begint bij één, gaat naar 100, 200, 300, springt dan naar 4000 en eindigt op vijfduizend.
‫En deze gaat gewoon naar vier, zes, acht, tien.
‫U kunt dus allereerst kijken naar het verschil tussen de twee maxima.
‫Daar keek ik zo'n beetje naar.
‫Dus deze gaat van één naar 5000.
‫Deze gaat van twee tot tien.
‫Dus als we hiernaar kijken, zouden we kunnen zeggen dat deze getallen voor mij meer verspreid zijn, terwijl
‫deze vrij dicht bij elkaar liggen en de maximale afstand slechts acht is.
‫En ze hebben dezelfde stap tussen elk, terwijl dit soort varieert.
‫Het stijgt met honderd tegelijk en dan met een paar duizend en dan met duizend om af te ronden.
‫Maar laten we het in de praktijk brengen.
‫Laten we de code uitvoeren.
‫Laten we kijken wat er aan de hand is.
‫Dus schakel over naar laten we de variantie van beide hoge balk vinden en we kunnen het tabblad comprimeren voor
‫autocomplete MP Bar.
‫We willen automatisch aanvullen.
‫Oh nee.
‫We moeten het begin van een variabele typen die nuttig of mooi zou zijn of druk op shift en
‫enter.
‫Ah, nu is dit een absoluut enorm aantal hier en dit is niet te groot.
‫Hmmm.
‫Nou, we gaan niet kijken naar de wiskunde achter deze twee.
‫Wat belangrijker is, is het concept hier en de variantie, als we hier naar boven gaan, onthoud dat variantie gelijk is aan
‫een maat voor de gemiddelde mate waarin elk getal verschilt van het gemiddelde.
‫Hogere variantie is gelijk aan een groter bereik van getallen, maar een lagere variantie is gelijk aan een lager bereik van getallen.
‫En dat is logisch met deze twee arrays.
‫Deze array hier, Hiva heeft een zeer hoge variantie, terwijl lagere loara, omdat de getallen dicht bij elkaar liggen, een
‫lage variantie heeft.
‫Dus laten we eens kijken.
‫Laten we een standaarddeviatiestudie doen.
‫We willen Hiva Array en we willen ook de standaarddeviatie van Lova Array.
‫Voordat we dit doen, wat denk je dat de standaarddeviatie hier is?
‫Zal het eruit komen te zien zoals dit eruit ziet?
‫Nou, laten we eens kijken.
‫Daar gaan we, en dat is logisch, de standaarddeviatie is hoger voor de array met hoge variantie dan voor de array
‫met lage variantie en wat de standaarddeviatie is, een maatstaf voor hoe verspreid een groep getallen
‫is van de hoofdvariant.
‫Ze hebben allebei gemeen in hun definitie.
‫Dus laten we eens kijken.
‫Laten we de belangrijkste vinden.
‫Ik niet?
‫En we willen ENPI Main Lova Ouray.
‫Dit is echter niet de reden waarom we autocomplete zouden moeten gebruiken.
‫Dus wat dit zegt is de standaarddeviatie, dit getal hier is de gemiddelde afstand.
‫Een nummer is weg van de hoofdlijn.
‫Dus als de hoofdwaarde 1000, 600 is, betekent dit dat elk ander getal in deze reeks in Hibara gemiddeld tweeduizend tweeënzeventig verwijderd
‫is van het volgende getal.
‫Hetzelfde geldt voor de Lovera.
‫Elk getal in lobair is gemiddeld 2. 8 verwijderd van de belangrijkste.
‫Dus dat betekent dat 10 dit nummer is, hoewel het vier verwijderd is van zes, omdat de belangrijkste zes is, acht is dichter
‫bij zes.
‫Dus dat brengt het gemiddelde naar beneden.
‫Oke.
‫Laten we nu eens kijken naar deze spread.
‫Onthoud dat de belangrijkste crux van de standaarddeviatie van variantie alleen de spreiding van getallen is, hoe
‫ze verschijnen.
‫Laten we ze plotten, zodat we dat kunnen doen door matplotlib te importeren.
‫We gaan matplotlib in een toekomstige sectie bekijken.
‫Maak je dus niet al te veel zorgen als je niet zeker weet wat hier aan de hand is.
‫Matplotlib DCPI-wet zo mooi als wat we willen.
‫Ja.
‫Plot punt hest.
‫Dit is dus een histogram.
‫Hoi.
‫Bij twijfel willen we die Tabora gewoon compleet hebben.
‫Klacht van Tabora.
‫Kijk wat er naar boven komt, verschuif naar.
‫Geen module, naam, plot.
‫Nee, ik heb die verkeerde matplotlib.
‫Daar gaan we.
‫OK, dus daar hebben we de hoge Vira.
‫Laten we nu hetzelfde doen voor de bar.
‫Hoogste lage balk.
‫Oke.
‫En we zullen niet plotten of laten zien.
‫Prachtig.
‫Dus nu kunnen we visueel zien, als je het niet kon zien aan deze getallen in de getallenlijn hier,
‫nu kunnen we visueel zien dat de spreiding van de getallen van Hiva een stuk groter is.
‫Er is hier dus veel meer witruimte.
‫Veel van de getallen lijken richting nul en alleen de voorbeelden verschijnen hier.
‫Terwijl in onze lova-array de spreiding over het hele ding min of meer vergelijkbaar is, omdat
‫er gaten van twee zijn tussen elk gegevenspunt en de maximale afstand hier slechts acht is.
‫Oke.
‫Dus dat is standaarddeviatie en variantie op een conceptueel niveau.
‫Onthoud, als je de wiskunde hierachter wilt hebben, hoe deze twee waarden hier, de standaarddeviatie en
‫de variantie worden berekend, laten allemaal wat extra middelen over.
‫Maar onthoud dat de belangrijkste conclusie hiervan is dat standaarddeviatie en variantie maatstaven zijn voor
‫de spreiding van gegevens.
‫Nu dat gezegd zijnde, hebben we enkele van de meest voorkomende aggregatiefuncties voltooid die u in een
‫taart zult zien.
‫Laten we naar de volgende sectie gaan waar we nog meer manieren kunnen bekijken om arrays te manipuleren.