‫Bem vindo de volta.
‫No último vídeo, vimos algumas funções de agregação com o uso de numpty, como obter a soma de
‫todos os elementos do array.
‫Vimos o quão rápido um código numpties é para código Python puro ao trabalhar em alguns tipos de dados elevados.
‫Portanto, sempre use funções de agregação numpty em matrizes numpty.
‫E então paramos com uma breve introdução ao desvio padrão e variância.
‫Agora, o principal a ser lembrado sobre essas duas métricas é, em uma palavra, elas são apenas as medidas
‫dessa distribuição de dados.
‫Mas não vamos falar sobre isso.
‫Vamos sempre nos concentrar em executar o código e ver exemplos práticos.
‫Então é isso que vamos fazer neste vídeo.
‫Então vá de demonstração de desvio padrão Anvar, seediest, abreviação de desvio padrão, var para variância.
‫Então, vamos criar uma matriz de barras altas igual a Empey Array No.
‫Um, 100, 200, 300, 4000, 5000.
‫O maravilhoso array de baixo var é igual ao Ampera.
‫Talvez torne este agradável e simples.
‫Dois, quatro, seis, oito, 10.
‫Aqui vamos nós.
‫Agora, antes mesmo de executar qualquer código, dê uma olhada nos números nessas matrizes.
‫Imagine que estes são dados reais.
‫O que você infere apenas de olhar para esses números?
‫Portanto, este começa com um, vai para 100, 200, 300 e depois salta para 4000 termina com cinco mil.
‫E este tipo vai para quatro, seis, oito, 10.
‫Portanto, em primeiro lugar, você deve observar a diferença entre os dois máximos.
‫Isso é o que eu meio que olhei.
‫Então, este vai de um para 5.000.
‫Este vai de dois a 10.
‫Então, se olharmos para isso, poderíamos dizer que esses números para mim, eles estão mais espalhados, enquanto
‫esses estão bem próximos e a distância máxima é de apenas oito.
‫E eles têm o mesmo passo entre cada um, enquanto isso varia.
‫Ele sobe cem por vez, depois alguns milhares e depois mil para terminar.
‫Mas vamos colocar isso em prática.
‫Vamos executar o código.
‫Vamos ver o que está acontecendo.
‫Então mude para vamos encontrar a variância de ambos a barra alta e podemos comprimir a guia para
‫autocompletar barra MP.
‫Queremos ter autocomplete.
‫Oh não.
‫Precisamos realmente digitar o início de uma variável que seria útil, bonita ou pressione shift e
‫enter.
‫Ah, agora este é um número absolutamente enorme aqui e isso não é muito grande.
‫Hmmm.
‫Bem, não vamos olhar para a matemática por trás desses dois.
‫O que é mais importante é o conceito aqui e a variância se subirmos aqui, lembre-se de que a variância é igual
‫a uma medida do grau médio em que cada número é diferente da média.
‫A variância mais alta é igual a uma gama mais ampla de números, mas a variância mais baixa é igual a uma gama mais baixa de números.
‫E isso faz sentido com essas duas matrizes.
‫Esta matriz aqui, Hiva, tem uma variância muito alta, enquanto loara inferior, porque os números estão próximos, tem
‫uma variância baixa.
‫Então, vamos dar uma olhada.
‫Vamos fazer um estudo de desvio padrão.
‫Queremos o Hiva Array e também o desvio padrão do Lova Array.
‫Antes de fazermos isso, qual você acha que é o desvio padrão aqui?
‫Vai sair parecido com o que parece?
‫Bem, vamos dar uma olhada.
‫Lá vamos nós, e isso faz sentido, o desvio padrão é mais alto para o array de alta variância do que para o
‫array de baixa variância e qual é o desvio padrão, uma medida de quão espalhado um grupo de
‫números está do principal.
‫Ambos têm má definição em sua definição.
‫Então, vamos dar uma olhada.
‫Vamos encontrar o principal.
‫Eu não?
‫E queremos ENPI Main Lova Ouray.
‫No entanto, para não encontrar isso, devemos usar o preenchimento automático.
‫Então, o que isso quer dizer é o desvio padrão, este número aqui é a distância média.
‫Um número está longe do principal.
‫Portanto, se o principal for 1000, 600, isso significa que, em média, qualquer outro número neste array em Hibara está dois mil e setenta e
‫dois de distância do próximo número.
‫O mesmo vale para o Lovera.
‫Qualquer número em lobar é, em média, 2. 8 de distância do principal.
‫Isso significa que 10, esse número é embora seja quatro de seis, porque o principal é seis, oito é mais próximo
‫de seis.
‫Então é isso que traz a média para baixo.
‫Tudo bem.
‫Agora vamos dar uma olhada neste spread.
‫Lembre-se de que esse é o principal ponto crucial do desvio padrão da variância, é apenas a dispersão dos números,
‫como eles aparecem.
‫Vamos representá-los para que possamos fazer isso importando matplotlib.
‫Vamos dar uma olhada no matplotlib em uma seção futura.
‫Portanto, não se preocupe muito se não tiver certeza do que está acontecendo aqui.
‫Lei DCPI Matplotlib tão bonita quanto o que queremos.
‫Sim.
‫Plot dot hest.
‫Portanto, este é um histograma.
‫Oi.
‫Só queremos que a Tabora complete em caso de dúvida.
‫Queixa de Tabora.
‫Veja o que surge, mude para.
‫Nenhum módulo, nome, enredo.
‫Não, eu entendi o matplotlib errado.
‫Aqui vamos nós.
‫OK, aí temos o Vira alto.
‫Agora vamos fazer o mesmo com a barra.
‫Barra baixa mais alta.
‫Tudo bem.
‫E não vamos traçar ou mostrar.
‫Maravilhoso.
‫Então agora podemos ver visualmente, se você não pudesse ver a partir desses números na reta numérica
‫aqui, agora, visualmente, podemos ver que a propagação dos números de Hiva é muito maior.
‫Portanto, há muito mais espaço em branco aqui.
‫Muitos dos números aparecem perto de zero e apenas as amostras aparecem aqui.
‫Enquanto em nosso array lova, a propagação é semelhante em todo o conjunto porque há intervalos
‫de dois entre cada ponto de dados e a distância máxima aqui é de apenas oito.
‫Tudo bem.
‫Então, esse é o desvio padrão e a variância em um nível conceitual.
‫Agora, lembre-se, se você quiser a matemática por trás disso, como esses dois valores aqui, o desvio
‫padrão e a variância são calculados, todos deixam alguns recursos extras.
‫Mas lembre-se, a principal conclusão disso é que o desvio padrão e a variância são medidas
‫de disseminação de dados.
‫Agora, dito isso, concluímos algumas das funções de agregação mais comuns que você verá em
‫alguma pizza.
‫Vamos para a próxima seção, onde podemos verificar mais algumas maneiras de manipular matrizes.