‫Ben tornato.
‫Nell'ultimo video, abbiamo esaminato alcune funzioni di aggregazione con l'utilizzo di numpty, come ottenere la somma
‫di tutti gli elementi nell'array.
‫Abbiamo visto quanto è veloce un codice numpties rispetto al codice Python puro quando si lavora su alcuni tipi di dati elevati.
‫Quindi usa sempre le funzioni di aggregazione numpty su array nummpty.
‫E poi abbiamo terminato con una breve introduzione alla deviazione standard e alla varianza.
‫Ora la cosa principale da ricordare su queste due metriche è, in una parola, sono solo le misure di
‫questa diffusione di dati.
‫Ma non ne parliamo.
‫Concentriamoci sempre sull'esecuzione del codice e sulla visualizzazione di esempi pratici.
‫Ecco cosa faremo in questo video.
‫Quindi vai demo di Anvar Deviazione standard, squallido, abbreviazione di deviazione standard, var per varianza.
‫Quindi creeremo un array a barre alte uguale a Empey Array No.
‫Uno, 100, 200, 300, 4000, 5000.
‫Meraviglioso array di var basso uguale a Ampera.
‫Forse renderà questo bello e semplice.
‫Due, quattro, sei, otto, dieci.
‫Ci siamo.
‫Ora, prima ancora di eseguire qualsiasi codice, dai un'occhiata ai numeri in questi array.
‫Immagina che questi siano dati reali.
‫Cosa ne dedurresti solo guardando questi numeri?
‫Quindi questo parte da uno, va a 100, 200, 300, poi salta a 4000 e finisce su cinquemila.
‫E questo tipo va solo a quattro, sei, otto, dieci.
‫Quindi, prima di tutto, potresti guardare la differenza tra i due massimi.
‫Questo è quello che ho guardato.
‫Quindi questo va da uno a 5000.
‫Questo va da due a dieci.
‫Quindi, se guardassimo a questo, potremmo dire che questi numeri per me sono più sparsi, mentre
‫sono abbastanza vicini tra loro e la distanza massima è solo otto.
‫E hanno lo stesso passo tra ciascuno, mentre questo tipo di varia.
‫Sale di cento alla volta e poi di qualche migliaio e poi di mille per finire.
‫Ma mettiamolo in pratica.
‫Eseguiamo il codice.
‫Vediamo cosa sta succedendo.
‫Quindi spostati in troviamo la varianza di entrambe le barre alte e possiamo comprimere la scheda per la barra MP
‫con completamento automatico.
‫Vogliamo avere il completamento automatico.
‫Oh no.
‫Dobbiamo effettivamente digitare l'inizio di una variabile che sarebbe utile, bella o premere shift e invio.
‫Ah, ora questo è un numero assolutamente enorme qui e questo non è troppo grande.
‫Hmm.
‫Bene, non esamineremo la matematica dietro questi due.
‫Ciò che è più importante è il concetto qui e la varianza se saliamo qui, ricorda che la varianza è uguale a
‫una misura del grado medio in cui ogni numero è diverso dalla media.
‫Una varianza maggiore equivale a un intervallo di numeri più ampio, mentre una varianza inferiore equivale a un intervallo di numeri inferiore.
‫E questo ha senso con questi due array.
‫Questo array qui, Hiva ha una varianza molto alta, mentre loara inferiore perché i numeri sono vicini tra loro, ha
‫una varianza bassa.
‫Quindi diamo un'occhiata.
‫Facciamo uno studio sulla deviazione standard.
‫Vogliamo Hiva Array e vogliamo anche la deviazione standard di Lova Array.
‫Prima di farlo, quale pensi che sia la deviazione standard qui?
‫Uscirà in modo simile a quello che sembra?
‫Bene, diamo un'occhiata.
‫Ci siamo, e questo ha senso, la deviazione standard è più alta per l'array ad alta varianza che per l'array a
‫bassa varianza e qual è la deviazione standard, una misura di come è distribuito un gruppo
‫di numeri dal principale.
‫Entrambi sono cattivi nella loro definizione.
‫Quindi diamo un'occhiata.
‫Troviamo il principale.
‫io no?
‫E vogliamo l'ENPI Main Lova Ouray.
‫Tuttavia, non trovare questo è il motivo per cui dovremmo usare il completamento automatico.
‫Quindi quello che sta dicendo è la deviazione standard, questo numero qui è la distanza media.
‫Un numero è lontano dal principale.
‫Quindi, se il principale è 1000, 600, significa che in media, qualsiasi altro numero in questa matrice in Hibara è a duemilasettantadue
‫di distanza dal numero successivo.
‫Lo stesso vale per la Lovera.
‫Qualsiasi numero in lobare è in media 2. 8 di distanza dal principale.
‫Quindi significa che 10 questo numero è anche se è quattro lontano da sei, perché il principale è sei, otto è più vicino
‫a sei.
‫Quindi questo è ciò che abbassa la media.
‫Va bene.
‫Ora diamo un'occhiata a questa diffusione.
‫Ricorda, questo è il nodo principale della deviazione standard della varianza è solo la diffusione dei numeri,
‫come appaiono.
‫Tracciamoli in modo da poterlo fare importando matplotlib.
‫Daremo un'occhiata a matplotlib in una sezione futura.
‫Quindi non preoccuparti troppo se non sei sicuro di cosa stia succedendo qui.
‫Matplotlib legge DCPI bella come quello che vogliamo.
‫Sì.
‫Trama punto hest.
‫Quindi questo è un istogramma.
‫Ciao.
‫Vogliamo solo che Tabora sia completa in caso di dubbio.
‫denuncia Tabora.
‫Guarda cosa succede spostati in.
‫Nessun modulo, nome, trama.
‫No, ho sbagliato matplotlib.
‫Ci siamo.
‫OK, quindi abbiamo ottenuto il Vira alto.
‫Ora facciamo lo stesso per il bar.
‫Barra bassa più alta.
‫Va bene.
‫E non compreremo né mostreremo.
‫Meraviglioso.
‫Quindi ora possiamo vedere visivamente, se non puoi vederlo da questi numeri nella linea dei numeri qui,
‫ora, visivamente, possiamo vedere come la diffusione dei numeri di Hiva è molto più grande.
‫Quindi c'è molto più spazio bianco qui.
‫Molti dei numeri appaiono verso lo zero e solo ai campioni appaiono quassù.
‫Considerando che nel nostro array lova, la diffusione è un po' simile in tutta la faccenda perché
‫ci sono spazi di due tra ogni punto dati e la distanza massima qui è solo otto.
‫Va bene.
‫Quindi questa è la deviazione standard e la varianza a livello concettuale.
‫Ora, ricorda, se vuoi la matematica dietro questo, come vengono calcolati questi due valori qui, la
‫deviazione standard e la varianza, lasciano alcune risorse extra.
‫Ma ricorda, il principale risultato di questo è che la deviazione standard e la varianza sono misure
‫della diffusione dei dati.
‫Ora, detto questo, abbiamo completato alcune delle funzioni di aggregazione più comuni che vedrai in
‫qualche torta.
‫Entriamo nella sezione successiva in cui possiamo verificare alcuni altri modi per manipolare gli array.