‫お帰りなさい｡
‫前回のビデオでは､ numpyを使った集計関数､ 例えば配列の全要素の合計を求める関数について見てきました｡
‫numpyのデータ型を扱うとき､ numpyのコードが純粋なpythonのコードよりどれだけ速いかを見ました｡
‫そのため､ numpyの配列には必ずnumpyの集約関数を使用します｡
‫そして､ 標準偏差と分散について簡単に紹介したところで､ 終了しました｡
‫さて､ この2つの指標について覚えておいていただきたいのは､ 一言で言えば､ データの広がりを表す指標に過ぎないということです｡
‫でも､ その話はやめましょう｡
‫常にコードを走らせ､ 実用的な例を見ることに集中しよう｡
‫というわけで､ 今回の動画ではそれをご紹介します｡
‫だから私はデモに行くし､ VAR標準偏差STDは標準偏差の略であり､ 我々は1
‫100 200 304000ではないMP配列に等しい高VAR配列を作成します分散を保証します｡
‫5000.
‫素晴らしい低VAR配列は､ MP配列に等しい｡
‫たぶん､ これはいい感じにシンプルに作れると思います｡
‫2､ 4､ 6､ 8､ 10｡
‫これでよしとしよう｡
‫さて､ コードを実行する前に
‫これらの配列の中の数字を見てください｡
‫これが実際のデータだと想像してください｡
‫この数字だけを見て､ 何を推し量るのか？
‫1から始まって100､ 20300､ そして4000にジャンプして5000で終わるわけです｡
‫そして､ これは4､ 6､ 8､ 10と進んでいく感じです｡
‫そこでまず､ 2つの最大値の差に注目してみてください｡
‫そんな感じで見ていました｡
‫これは1〜5000まで､ これは2〜10まであるんですね｡
‫このように､ 私たちが見た場合､ これらの数字はもっと広がっていると言えるかもしれません｡
‫一方､ これらの数字はかなり接近しており､ 最大距離はわずか8で､ それぞれの間に同じステップがあります｡
‫これがバラバラなのに対して､ 1回100円上がって､ 数千円上がって､ 仕上げに1000円上がるんです｡
‫しかし､ それを実践してみましょう｡
‫コードを実行して､ 何が起こっているのか見てみましょう｡
‫そこで､ 両者の高いバーの分散を求め､ MPバーの自動完成のためにタブを圧縮することにシフトしましょう｡
‫オートコンプリートを実現したい｡
‫いやはや､ 実際に変数の先頭をタイプする必要がありますね｡
‫それは助かりますね｡
‫美しい｡
‫シフトを押しながら､ rを入力します｡
‫今､ ここにあるのは絶対的に巨大な数字であり､ これは大きすぎるということはないのです｡
‫ふむ｡
‫さて､ この2つの背後にある数学を見るつもりはない｡
‫もっと重要なのは､ ここでの概念で､ 分散は､ ここで上に行くと､ 分散は､ 各数値が平均に対してどの程度異なるかの平均的な尺度に等しいことを思い出してください｡
‫分散が大きいと､ 数値の幅が広くなる｡
‫そう､ 分散が小さいと数値の幅も小さくなる｡
‫そして､ それはこの2つのアレイで意味を成すのです｡
‫この配列､ high var配列は分散が非常に大きく､ low配列は数字が近いので分散が小さくなっています｡
‫では､ 見てみましょう｡
‫標準偏差STDをやってみよう｡
‫高値の配列と低値の配列が必要です｡
‫その前に標準偏差が欲しい｡
‫ここでの標準偏差はどのくらいだと思いますか？
‫このような感じに近いものが出てくるのでしょうか？
‫見てみよう｡
‫これでよしとしよう｡
‫そして､ それは理にかなっている｡
‫標準偏差は､ 高分散アレイの方が低分散アレイより大きい｡
‫また､ 標準偏差とは何でしょうか？
‫ある数値のグループが平均値からどれだけ離れているかを示す指標｡
‫なるほど｡
‫どちらも定義に意地悪が入っていますね｡
‫では､ 見てみましょう｡
‫平均値を求めてみよう｡
‫ドット
‫こんにちは｡
‫Var配列で､ np主恋人配列が欲しい｡
‫ただし､ 定義されているわけではありません｡
‫そのため､ タブのオートコンプリートを使用する必要があります｡
‫つまり､ これが何を言っているかというと､ 標準偏差です｡
‫こちらの数字が平均距離です｡
‫平均値から離れた数値がある｡
‫つまり､ 平均が1600だとすると､ この配列の中でhigh var配列の他のどの数字も平均して次の数字から2072離れていることになる｡
‫ローバーアレイも同様です｡
‫ローの中のどの数字も平均して2である｡ 平均値から8離れている｡
‫つまり､ 10という数字は､ 平均が6なので､ 6から4離れていますが､ 8は6に近いということです｡
‫それが平均を下げているわけです｡
‫わかりました｡
‫では､ この見開きを確認してみましょう｡
‫それが標準偏差の最大の肝で､ 分散は数字の広がり､ 見え方に過ぎないことを覚えておいてください｡
‫それらをプロットしてみましょう｡ そのためには map plot lib をインポートします｡
‫マッププロットリブについては､ 今後のセクションで見ていくことにします｡
‫だから､ ここがよくわからなくても､ あまり心配しないでください｡
‫地図､ マップ､ リブパイ､ プロットとしてのプロット｡
‫それが私たちの願いです｡
‫そうですね｡
‫ドットヒストをプロットする｡
‫これがヒストグラムなんですね｡
‫こんにちは｡
‫私たちは､ 迷ったらそのタブオーダーを完了させたいだけなのです｡
‫タブオーダー完了
‫にシフトして何が出てくるか見てみましょう｡
‫いいえ｡
‫プロット時のモジュール名｡
‫あ､ 間違えちゃった｡
‫そのプロットのループ｡
‫これでよしとしよう｡
‫さて､ これで高VARの配列ができました｡
‫では､ ローも同じようにしてみましょう｡
‫Varの配列｡
‫ヒストローバー配列｡
‫そして､ 私たちはプロットをしません｡
‫見せないでください｡
‫素晴らしい｡
‫これで､ ここの数列の数字からわからなかったことが､ 視覚的にわかるようになったわけです｡
‫さて､ 視覚的に見ると､ 高バラの数値の広がりがかなり大きくなっているのがわかると思います｡
‫だから､ ここにはもっとたくさんの余白があるんです｡
‫一方､ Low var配列では､ 各データポイントの間に2つのギャップがあるため､
‫全体的に似たような広がりがあり､ 最大距離はわずか8です｡
‫なるほど､ これが概念的なレベルでの標準偏差と分散というわけですね｡
‫さて､ この背後にある数学を知りたいのであれば､ この2つの値､ 標準偏差と分散がどのように計算されるかを覚えておいてください｡
‫余分なリソースを残しておく
‫ただ､ ここで覚えておいてほしいのは､ 標準偏差と分散はデータの広がりを表す指標であるということです｡
‫さて､ そんなこんなで､ NumPyでよく目にする集計関数をいくつか仕上げてみました｡
‫次のセクションでは､ 配列の操作方法についてもう少し確認してみましょう｡