‫Selamat datang kembali.
‫Dalam video terakhir, kami melihat beberapa fungsi agregasi dengan menggunakan numpty, seperti mendapatkan jumlah
‫semua elemen dalam array.
‫Kami melihat seberapa cepat kode numpties dengan kode python murni saat bekerja pada beberapa tipe data tinggi.
‫Jadi selalu gunakan fungsi agregasi numpty pada array numpty.
‫Dan kemudian kami berhenti dengan pengenalan singkat tentang standar deviasi dan varians.
‫Sekarang hal utama yang perlu diingat tentang kedua metrik ini adalah, singkatnya, mereka hanyalah ukuran
‫penyebaran data ini.
‫Tapi mari kita tidak membicarakannya.
‫Mari selalu fokus menjalankan kode dan melihat contoh praktis.
‫Jadi itulah yang akan kita lakukan dalam video ini.
‫Jadi pergilah demo Anvar Standar deviasi, seediest, kependekan dari standar deviasi, var untuk varians.
‫Jadi kita akan membuat array bar tinggi sama dengan Empey Array No.
‫Satu, 100, 200, 300, 4000, 5000.
‫Array var rendah yang luar biasa sama dengan Ampera.
‫Mungkin akan membuat yang satu ini bagus dan sederhana.
‫Dua, empat, enam, delapan, 10.
‫Di sana kita pergi.
‫Sekarang bahkan sebelum kita menjalankan kode apa pun, lihatlah angka-angka dalam array ini.
‫Bayangkan ini adalah data aktual.
‫Apa yang akan Anda simpulkan hanya dengan melihat angka-angka ini?
‫Jadi yang ini mulai dari satu, ke 100, 200, 300, lalu lompat ke 4000 selesai di lima ribu.
‫Dan jenis ini hanya untuk empat, enam, delapan, 10.
‫Jadi pertama-tama, Anda mungkin melihat perbedaan antara dua maksimum.
‫Itulah yang saya lihat.
‫Jadi yang ini berubah dari satu menjadi 5000.
‫Yang ini dari dua menjadi 10.
‫Jadi jika kita melihat ini, kita mungkin mengatakan bahwa angka-angka ini kepada saya, ini
‫lebih menyebar, padahal ini cukup berdekatan dan jarak maksimumnya hanya delapan.
‫Dan mereka memiliki langkah yang sama di antara masing-masing, sedangkan jenis ini bervariasi.
‫Itu naik seratus pada satu waktu dan kemudian naik beberapa ribu dan kemudian naik seribu untuk menyelesaikan.
‫Tapi mari kita praktekkan.
‫Mari kita jalankan kodenya.
‫Mari kita lihat apa yang terjadi.
‫Jadi beralih ke mari kita cari varians dari keduanya bar tinggi dan kita bisa kompres tab untuk
‫autocomplete MP Bar.
‫Kami ingin memiliki pelengkapan otomatis.
‫Oh tidak.
‫Kita harus benar-benar mengetik awal variabel yang akan membantu, cantik atau tekan shift dan enter.
‫Ah, sekarang ini adalah jumlah yang sangat besar di sini dan ini tidak terlalu besar.
‫Hmmm.
‫Yah kita tidak akan melihat matematika di balik keduanya.
‫Yang lebih penting adalah konsep di sini dan varians jika kita naik ke sini, ingat varians sama dengan
‫ukuran tingkat rata-rata di mana setiap angka berbeda dengan rata-rata.
‫Varians yang lebih tinggi sama dengan rentang angka yang lebih luas, namun varians yang lebih rendah sama dengan rentang angka yang lebih rendah.
‫Dan itu masuk akal dengan dua array ini.
‫Array ini di sini, Hiva memiliki varians yang sangat tinggi, sedangkan loara yang lebih rendah karena angkanya berdekatan, memiliki
‫varians yang rendah.
‫Jadi mari kita lihat.
‫Mari kita lakukan studi deviasi standar.
‫Kami menginginkan Hiva Array dan kami juga menginginkan standar deviasi Lova Array.
‫Sebelum kita melakukan ini, menurut Anda apa standar deviasi di sini?
‫Apakah akan keluar mirip dengan apa yang terlihat seperti ini?
‫Nah, mari kita lihat.
‫Ini dia, dan itu masuk akal, standar deviasi lebih tinggi untuk array varians tinggi daripada
‫array varians rendah dan apa standar deviasi, ukuran seberapa menyebar sekelompok angka
‫dari utama.
‫Mereka berdua punya arti dalam definisi mereka.
‫Jadi mari kita lihat.
‫Mari kita temukan yang utama.
‫bukan?
‫Dan kami ingin ENPI Main Lova Ouray.
‫Namun, untuk tidak menemukan inilah mengapa kita harus menggunakan autocomplete.
‫Jadi apa yang dikatakan ini adalah standar deviasi, angka ini di sini adalah jarak rata-rata.
‫Sebuah nomor jauh dari utama.
‫Jadi jika utama adalah 1000, 600, itu berarti rata-rata, angka lain dalam susunan ini di Hibara adalah dua ribu tujuh
‫puluh dua dari angka berikutnya.
‫Hal yang sama berlaku untuk Lovera.
‫Setiap nomor di lobar rata-rata, 2. 8 dari utama.
‫Jadi itu berarti 10 angka ini meskipun empat dari enam, karena utama adalah enam, delapan lebih dekat
‫dengan enam.
‫Jadi itulah yang membuat rata-rata turun.
‫Baiklah.
‫Sekarang mari kita periksa penyebaran ini.
‫Ingat, itu inti utama dari standar deviasi varians hanyalah penyebaran angka, bagaimana mereka
‫muncul.
‫Mari kita plot mereka sehingga kita bisa melakukannya dengan mengimpor matplotlib.
‫Kita akan melihat matplotlib di bagian mendatang.
‫Jadi jangan terlalu khawatir jika Anda tidak yakin apa yang terjadi di sini.
‫Matplotlib hukum DCPI secantik yang kita inginkan.
‫Ya.
‫Plot titik.
‫Jadi ini adalah histogram.
‫Hai.
‫Kami hanya ingin Tabora itu lengkap jika ragu.
‫keluhan Tabora.
‫Lihat apa yang muncul.
‫Tidak ada modul, nama, plot.
‫Tidak, saya salah memahami matplotlib.
‫Di sana kita pergi.
‫Oke, jadi di sana kita mendapatkan Vira yang tinggi.
‫Sekarang mari kita lakukan hal yang sama untuk bar.
‫Batang rendah tertinggi.
‫Baiklah.
‫Dan kami tidak akan merencanakan atau menunjukkan.
‫Luar biasa.
‫Jadi sekarang kita bisa melihat secara visual, jika Anda tidak bisa melihatnya dari angka-angka ini di garis
‫angka di sini, sekarang, secara visual, kita bisa melihat penyebaran angka Hiva jauh lebih besar.
‫Jadi ada lebih banyak ruang putih di sini.
‫Banyak angka muncul menuju nol dan hanya sampel yang muncul di sini.
‫Sedangkan di lova array kami, penyebarannya agak mirip di seluruh hal karena ada
‫celah dua antara setiap titik data dan jarak maksimum di sini hanya delapan.
‫Baiklah.
‫Jadi itulah standar deviasi dan varians dalam tingkat konseptual.
‫Sekarang, ingat, jika Anda menginginkan matematika di balik ini, bagaimana dua nilai ini di sini, deviasi
‫standar dan varians dihitung, semuanya menyisakan beberapa sumber daya tambahan.
‫Tapi ingat, takeaway utama dari ini adalah bahwa standar deviasi dan varians adalah
‫ukuran penyebaran data.
‫Sekarang, dengan itu, kami telah menyelesaikan beberapa fungsi agregasi paling umum yang akan Anda lihat di
‫beberapa kue.
‫Mari masuk ke bagian berikutnya di mana kita dapat melihat beberapa cara memanipulasi array.