‫Willkommen zurück.
‫Im letzten Video haben wir uns einige Aggregationsfunktionen mit numpty angesehen, z. B. das Abrufen der
‫Summe aller Elemente im Array.
‫Wir haben gesehen, wie schnell ein Numpties-Code im Vergleich zu reinem Python-Code ist, wenn wir an einigen hohen Datentypen arbeiten.
‫Verwenden Sie daher immer viele Aggregationsfunktionen für viele Arrays.
‫Und dann haben wir mit einer kurzen Einführung in Standardabweichung und Varianz aufgehört.
‫Das Wichtigste bei diesen beiden Metriken ist, kurz gesagt, sie sind nur die
‫Maße dieser Datenverteilung.
‫Aber reden wir nicht darüber.
‫Konzentrieren wir uns immer darauf, Code auszuführen und praktische Beispiele zu sehen.
‫Das machen wir in diesem Video.
‫Gehen Sie also zur Demo von Anvar Standardabweichung, am schäbigsten, kurz für Standardabweichung, var für Varianz.
‫Wir erstellen also ein Array mit hohen Balken, das dem Empey-Array Nr.
‫Eins, 100, 200, 300, 4000, 5000.
‫Wunderbares Low-Var-Array entspricht Ampera.
‫Vielleicht wird das schön und einfach.
‫Zwei, vier, sechs, acht, 10.
‫Na, bitte.
‫Bevor wir überhaupt Code ausführen, werfen Sie einen Blick auf die Zahlen in diesen Arrays.
‫Stellen Sie sich vor, dies sind tatsächliche Daten.
‫Was würden Sie aus diesen Zahlen schließen?
‫Also fängt dieser bei eins an, geht zu 100, 200, 300 und springt dann auf 4000 endet auf fünftausend.
‫Und diese eine Art geht einfach auf vier, sechs, acht, 10.
‫Schauen Sie sich also zunächst den Unterschied zwischen den beiden Maxima an.
‫So habe ich mir das angeschaut.
‫Dieser geht also von eins bis 5000.
‫Dieser geht von zwei bis 10.
‫Wenn wir uns das also ansehen, könnten wir sagen, dass diese Zahlen für mich eher verteilt sind,
‫während diese ziemlich nah beieinander liegen und der maximale Abstand nur acht beträgt.
‫Und sie haben den gleichen Schritt dazwischen, wobei diese Art variiert.
‫Es steigt um Hundert auf einmal und dann um ein paar Tausend und dann um tausend, um es zu
‫beenden.
‫Aber lass es uns in die Tat umsetzen.
‫Lassen Sie uns den Code ausführen.
‫Mal sehen was los ist.
‫Wechseln Sie also zu, um die Varianz der beiden hohen Balken zu ermitteln, und wir können die Registerkarte für die automatische Vervollständigung
‫der MP-Leiste komprimieren.
‫Wir wollen Autovervollständigung.
‫Ach nein.
‫Wir müssen tatsächlich den Anfang einer Variablen eingeben, die hilfreich oder schön wäre, oder drücken Sie die Umschalttaste und geben Sie
‫ein.
‫Ah, das ist jetzt eine absolut massive Zahl hier und die ist nicht zu groß.
‫Hmmm.
‫Nun, wir werden uns nicht die Mathematik hinter diesen beiden ansehen.
‫Wichtiger ist hier das Konzept und die Varianz. Wenn wir hier nach oben gehen, denken Sie daran, dass die Varianz ein Maß
‫für den durchschnittlichen Grad ist, in dem sich jede Zahl vom Mittelwert unterscheidet.
‫Eine höhere Varianz entspricht einem größeren Zahlenbereich, eine niedrigere Varianz entspricht jedoch einem niedrigeren Zahlenbereich.
‫Und das macht bei diesen beiden Arrays Sinn.
‫Dieses Array hier, Hiva, hat eine sehr hohe Varianz, während niedrigere Loara, weil die Zahlen dicht beieinander liegen, eine
‫geringe Varianz hat.
‫Schauen wir also mal rein.
‫Lassen Sie uns eine Standardabweichungsstudie durchführen.
‫Wir wollen Hiva Array und wir wollen auch die Lova Array Standardabweichung.
‫Bevor wir dies tun, was glauben Sie, ist die Standardabweichung hier?
‫Wird es ähnlich herauskommen, wie es aussieht?
‫Nun, lass uns einen Blick darauf werfen.
‫Nun gut, und das macht Sinn, die Standardabweichung ist für das Array mit hoher Varianz höher als für das Array
‫mit niedriger Varianz und die Standardabweichung, ein Maß dafür, wie weit eine Gruppe von Zahlen von
‫der Hauptzahl verteilt ist.
‫Sie haben beide gemein in ihrer Definition.
‫Schauen wir also mal rein.
‫Lassen Sie uns das Wichtigste finden.
‫Ich nicht?
‫Und wir wollen ENPI Main Lova Ouray.
‫Um dies jedoch nicht zu finden, sollten wir die automatische Vervollständigung verwenden.
‫Dies sagt also die Standardabweichung aus, diese Zahl hier ist die durchschnittliche Entfernung.
‫Eine Nummer ist vom Main entfernt.
‫Wenn also die Hauptzahl 1000, 600 beträgt, bedeutet dies, dass im Durchschnitt jede andere Zahl in diesem Array in Hibara zweitausendzweiundsiebzig von
‫der nächsten Zahl entfernt ist.
‫Das gleiche gilt für die Lovera.
‫Jede Zahl im Lobar ist im Durchschnitt 2. 8 vom Main entfernt.
‫Das bedeutet also, dass diese Zahl 10 ist, obwohl sie vier von sechs entfernt ist, denn die Hauptzahl ist sechs, acht ist näher
‫an sechs.
‫Das ist es, was den Durchschnitt senkt.
‫Gut.
‫Schauen wir uns nun diese Verbreitung an.
‫Denken Sie daran, dass der Hauptfaktor der Standardabweichung der Varianz nur die Streuung der Zahlen ist, wie
‫sie erscheinen.
‫Lassen Sie uns sie plotten, damit wir dies tun können, indem wir matplotlib importieren.
‫Wir werden uns matplotlib in einem zukünftigen Abschnitt ansehen.
‫Machen Sie sich also keine Sorgen, wenn Sie sich nicht sicher sind, was hier vor sich geht.
‫Matplotlib DCPI Gesetz so schön wie wir wollen.
‫Ja.
‫Plot dot hest.
‫Dies ist also ein Histogramm.
‫Hi.
‫Wir wollen nur, dass Tabora im Zweifelsfall komplett ist.
‫Tabora-Beschwerde.
‫Sehen Sie, was auftaucht.
‫Kein Modul, Name, Plot.
‫Nein, ich habe die falsche Matplotlib.
‫Na, bitte.
‫Okay, da haben wir also die hohe Vira.
‫Machen wir jetzt dasselbe für die Bar.
‫Höchster niedriger Balken.
‫Gut.
‫Und wir werden nicht planen oder zeigen.
‫Wunderbar.
‫Jetzt können wir also visuell sehen, ob Sie es anhand dieser Zahlen in der Zahlenreihe hier nicht sehen
‫konnten, jetzt können wir visuell sehen, dass die Streuung der Zahlen von Hiva viel größer ist.
‫Es gibt hier also viel mehr Weißraum.
‫Viele der Zahlen erscheinen gegen Null und nur die Samples erscheinen hier oben.
‫Während in unserem Lova-Array die Streuung über das ganze Ding ähnlich ist, da zwischen
‫jedem Datenpunkt zwei Lücken bestehen und die maximale Entfernung hier nur acht beträgt.
‫Gut.
‫Das ist also Standardabweichung und Varianz auf konzeptioneller Ebene.
‫Denken Sie daran, wenn Sie die Mathematik dahinter wissen wollen, wie diese beiden Werte hier, die Standardabweichung
‫und die Varianz, berechnet werden, alle lassen einige zusätzliche Ressourcen übrig.
‫Aber denken Sie daran, dass die wichtigste Erkenntnis daraus ist, dass Standardabweichung und Varianz Maß für die
‫Streuung von Daten sind.
‫Nachdem dies gesagt wurde, haben wir einige der gebräuchlichsten Aggregationsfunktionen fertiggestellt, die Sie in einem Kuchen
‫sehen werden.
‫Kommen wir zum nächsten Abschnitt, in dem wir einige weitere Möglichkeiten zum Manipulieren von Arrays untersuchen können.