‫Content de te revoir.
‫Dans la dernière vidéo, nous avons examiné certaines fonctions d'agrégation avec numpty, telles que l'obtention de la somme de
‫tous les éléments du tableau.
‫Nous avons vu à quel point un code numpties est rapide par rapport au code python pur lorsque l'on travaille sur certains types de données élevés.
‫Utilisez donc toujours les fonctions d'agrégation numpty sur les tableaux numpty.
‫Et puis nous avons terminé avec une brève introduction à l'écart type et à la variance.
‫Maintenant, la principale chose à retenir à propos de ces deux métriques est, en un mot, qu'elles ne sont que les mesures
‫de cette diffusion de données.
‫Mais n'en parlons pas.
‫Concentrons-nous toujours sur l'exécution de code et sur des exemples pratiques.
‫C'est donc ce que nous allons faire dans cette vidéo.
‫Allez donc démo d'Anvar Écart-type, le plus minable, abréviation d'écart-type, var pour variance.
‫Nous allons donc créer un tableau à barres hautes égal à Empey Array No.
‫Un, 100, 200, 300, 4000, 5000.
‫Un magnifique tableau à faible var équivaut à Ampera.
‫Peut-être rendra-t-il celui-ci agréable et simple.
‫Deux, quatre, six, huit, 10.
‫On y va.
‫Maintenant, avant même d'exécuter du code, jetez un œil aux nombres de ces tableaux.
‫Imaginez que ce sont des données réelles.
‫Que déduiriez-vous simplement en regardant ces chiffres ?
‫Donc celui-ci part de un, passe à 100, 200, 300, puis saute à 4000 et finit sur cinq mille.
‫Et celui-ci va juste à quatre, six, huit, 10.
‫Alors tout d'abord, vous pourriez regarder la différence entre les deux maximums.
‫C'est ce que j'ai regardé en quelque sorte.
‫Celui-ci passe donc de un à 5000.
‫Celui-ci passe de deux à 10.
‫Donc si nous regardions cela, nous pourrions dire que ces nombres pour moi, ceux-ci sont plus étalés, alors qu'ils sont
‫assez proches les uns des autres et que la distance maximale n'est que de huit.
‫Et ils ont le même pas entre chacun, alors que ce genre de varie.
‫Il monte par cent à la fois, puis par quelques milliers, puis par mille pour finir.
‫Mais mettons-le en pratique.
‫Exécutons le code.
‫Voyons ce qui se passe.
‫Alors, passons à la recherche de la variance des deux barres hautes et nous pouvons compresser l'onglet pour la saisie semi-automatique de
‫la barre MP.
‫Nous voulons avoir la saisie semi-automatique.
‫Oh non.
‫Nous devons réellement taper le début d'une variable qui serait utile, belle ou appuyer sur Maj et
‫entrer.
‫Ah, maintenant c'est un nombre absolument énorme ici et ce n'est pas trop grand.
‫Hmmm.
‫Eh bien, nous n'allons pas regarder les mathématiques derrière ces deux-là.
‫Ce qui est plus important, c'est le concept ici et la variance si nous montons ici, rappelez-vous que la variance est
‫une mesure du degré moyen auquel chaque nombre est différent de la moyenne.
‫Une variance plus élevée équivaut à une gamme de nombres plus large, mais une variance plus faible équivaut à une gamme de nombres plus faible.
‫Et cela a du sens avec ces deux tableaux.
‫Ce tableau ici, Hiva a une variance très élevée, tandis que loara inférieur parce que les nombres sont proches les uns des autres, il
‫a une faible variance.
‫Jetons donc un coup d'œil.
‫Faisons une étude d'écart type.
‫Nous voulons Hiva Array et nous voulons aussi l'écart type Lova Array.
‫Avant de faire cela, que pensez-vous que l'écart type est ici ?
‫Est-ce que ça va ressembler à ce à quoi ça ressemble?
‫Eh bien, jetons un coup d'œil.
‫Et voilà, et cela a du sens, l'écart type est plus élevé pour le tableau à variance élevée que pour le tableau
‫à faible variance et quel est l'écart type, une mesure de la répartition d'un groupe de nombres
‫par rapport au principal.
‫Ils sont tous les deux méchants dans leur définition.
‫Jetons donc un coup d'œil.
‫Trouvons le principal.
‫N'est-ce pas ?
‫Et nous voulons ENPI Main Lova Ouray.
‫Cependant, pour ne pas trouver, c'est pourquoi nous devrions utiliser la saisie semi-automatique.
‫Donc, ce que cela dit, c'est l'écart type, ce nombre ici est la distance moyenne.
‫Un numéro est éloigné du principal.
‫Donc, si le nombre principal est 1000, 600, cela signifie qu'en moyenne, tout autre nombre de ce tableau dans Hibara est à deux mille
‫soixante douze du nombre suivant.
‫Il en va de même pour la Lovera.
‫Tout nombre en lobaire est en moyenne de 2. 8 loin de la principale.
‫Cela signifie donc que 10 ce nombre est bien qu'il soit quatre loin de six, parce que le principal est six, huit est plus
‫proche de six.
‫C'est donc ce qui fait baisser la moyenne.
‫Très bien.
‫Voyons maintenant cette propagation.
‫N'oubliez pas que le nœud principal de l'écart type de la variance est simplement la répartition des nombres, la façon
‫dont ils apparaissent.
‫Tracez-les pour pouvoir le faire en important matplotlib.
‫Nous allons jeter un œil à matplotlib dans une prochaine section.
‫Alors ne vous inquiétez pas trop si vous n'êtes pas sûr de ce qui se passe ici.
‫La loi Matplotlib DCPI aussi jolie que ce que nous voulons.
‫Ouais.
‫Point de tracé heest.
‫Il s'agit donc d'un histogramme.
‫Salut.
‫Nous voulons juste que Tabora soit complet en cas de doute.
‫Plainte de Tabora.
‫Voyez ce qui se passe dans le changement.
‫Pas de module, nom, intrigue.
‫Non, je me suis trompé sur matplotlib.
‫On y va.
‫OK, donc là, nous avons le haut Vira.
‫Faisons maintenant la même chose pour la barre.
‫Barre basse la plus haute.
‫Très bien.
‫Et nous ne comploterons ni ne montrerons.
‫Merveilleux.
‫Alors maintenant, nous pouvons voir visuellement, si vous ne pouviez pas le voir à partir de ces nombres dans la droite numérique
‫ici, maintenant, visuellement, nous pouvons en quelque sorte voir que la propagation des nombres de Hiva est beaucoup plus grande.
‫Il y a donc beaucoup plus d'espace blanc ici.
‫Beaucoup de nombres apparaissent vers zéro et seuls les échantillons apparaissent ici.
‫Alors que dans notre tableau lova, la propagation est assez similaire dans l'ensemble car il y a des
‫écarts de deux entre chaque point de données et la distance maximale ici n'est que de huit.
‫Très bien.
‫C'est donc l'écart type et la variance à un niveau conceptuel.
‫Maintenant, rappelez-vous, si vous voulez que les mathématiques derrière cela, la façon dont ces deux valeurs ici, l'écart
‫type et la variance sont calculées, laissent toutes des ressources supplémentaires.
‫Mais rappelez-vous simplement que le principal point à retenir est que l'écart type et la variance sont des mesures
‫de la propagation des données.
‫Cela étant dit, nous avons terminé certaines des fonctions d'agrégation les plus courantes que vous verrez
‫dans une tarte.
‫Passons à la section suivante où nous pouvons découvrir d'autres façons de manipuler les tableaux.