‫欢迎回来｡
‫在上一个视频中, 我们了解了一些使用numpy的聚合函数, 例如获取数组中所有元素的总和｡
‫我们看到了在处理numpy数据类型时, numpy代码比纯python代码快多少｡
‫因此, 请始终对numpy数组使用numpy聚合函数｡
‫然后我们简单介绍一下标准差和方差｡
‫关于这两个指标, 要记住的主要一点是, 简而言之, 它们只是衡量数据传播的尺度｡
‫但我们还是别说了｡
‫让我们始终关注运行代码和查看实际示例｡
‫这就是我们在这段视频中要做的｡
‫我演示var标准差STD是标准差var保证的缩写, 表示方差, 因此我们将创建等于MP阵列的高var阵列,
‫而不是100 200 304, 000｡
‫5000.
‫奇妙的低var阵列等于MP阵列｡
‫也许我们可以把这件事简单化｡
‫二, 四, 六, 八, 十｡
‫我们走吧｡
‫现在, 在我们运行任何代码之前｡
‫请看一下这些数组中的数字｡
‫假设这些是真实的数据｡
‫你会从这些数字中推断出什么？
‫这个从1开始到100, 20300, 然后跳到4000, 最后到5000.
‫这一个是四, 六, 八, 十.
‫首先, 你可以看看两个最大值之间的区别｡
‫我就是这么看的｡
‫这个从1到5000这个从2到10.
‫如果我们看一下这个, 我们可能会说,
‫这些数字在我看来, 是比较分散的, 而这些数字靠得很近, 最大距离只有8, 它们之间的步长是一样的｡
‫而这种变化, 一次上升100, 然后上升几千, 最后上升一千.
‫但让我们把它放在实践中｡
‫我们来运行代码, 看看发生了什么｡
‫因此, 让我们来看看他们两个高条的方差, 我们可以压缩标签, 以自动完成MP条｡
‫我们希望自动完成｡
‫哦, 不, 我们需要实际输入变量的开头｡
‫那会很有帮助的｡
‫真漂亮｡
‫我们将按shift并输入r｡
‫这绝对是一个巨大的数字, 而且这个数字并不太大｡
‫嗯嗯嗯
‫我们不会去研究这两个问题背后的数学原理｡
‫更重要的是这里的概念和方差, 如果我们往上走, 记住,
‫方差等于每个数字与平均值不同的平均程度的度量｡
‫方差越大, 数字的范围越大｡
‫是的, 较小的方差等于较小的数字范围｡
‫这对于这两个数组是有意义的｡
‫这个数组在这里高var数组有很高的方差, 而低数组因为数字很接近, 所以它有很低的方差｡
‫让我们来看看｡
‫我们来做标准差STD｡
‫我们需要高var阵列, 也需要低var阵列｡
‫我们需要标准偏差在我们这样做之前｡
‫你认为这里的标准差是多少？
‫它会像这样出现吗？
‫我们来看看｡
‫我们走吧｡
‫这就说得通了｡
‫高方差阵列的标准偏差高于低方差阵列的标准偏差｡
‫什么是标准差？
‫一组数的分布程度与平均值的关系｡
‫好吧, 我会的
‫他们的定义都很刻薄｡
‫让我们来看看｡
‫让我们找到平均值｡
‫点点｡
‫你好, 我是
‫我们需要的是一个数组｡
‫但是, 它没有定义｡
‫这就是为什么我们应该使用制表符自动完成｡
‫这就是标准差｡
‫这里的数字是平均距离｡
‫一个数字是偏离平均值的｡
‫如果平均值是1600, 这意味着在高var数组中, 该数组中的任何其他数字平均与下一个数字相差2072｡
‫对于低var阵列也是如此｡
‫任何低的数字平均都是2｡ 离平均值8｡
‫所以这意味着10这个数是虽然它离6远了4因为平均数是6, 8更接近6｡
‫所以这就是平均值下降的原因｡
‫好吧, 我会的
‫现在让我们看看这个分布｡
‫记住, 这是标准差和方差的主要症结, 只是数字的扩散, 以及它们是如何出现的｡
‫让我们绘制它们, 这样我们就可以通过导入地图绘图库来完成｡
‫我们将在以后的章节中学习地图绘制库｡
‫所以, 如果你不确定这里发生了什么, 不要太担心｡
‫地图, 地图, 图书馆饼, 绘图作为绘图｡
‫这就是我们想要的｡
‫是的, 我知道
‫绘制点历史
‫这是一个直方图｡
‫你好, 我是
‫如果有疑问, 我们只希望标签顺序完整｡
‫跳位顺序完成｡
‫看看有什么变化｡
‫不, 不, 不
‫出图处的模块名称｡
‫哦, 我搞错了｡
‫那个情节循环｡
‫我们走吧｡
‫好的, 我们得到了高var阵列｡
‫现在, 让我们对低牌做同样的处理｡
‫Var数组｡
‫历史低栏数组｡
‫我们不会密谋｡
‫不显｡
‫好极了｡
‫所以现在我们可以直观地看到, 如果你不能从数轴上的这些数字看到的话.
‫现在, 从视觉上看, 我们可以看到高vara的数量分布要大得多｡
‫所以这里有很多白色｡
‫很多数字都接近于零, 只有两个样本出现在这里, 而在我们的低var阵列中,
‫整个阵列的分布是类似的, 因为每个数据点之间的间隔为2,
‫这里的最大距离只有8｡
‫好的, 这是概念层面上的标准差和方差｡
‫记住, 如果你想知道这背后的数学原理, 这两个值,
‫标准差和方差是如何计算的｡
‫我会留下一些额外的资源｡
‫但请记住, 从中得出的主要结论是, 标准差和方差是衡量数据扩散的指标｡
‫说到这里, 我们完成了NumPy中一些最常见的聚合函数｡
‫让我们进入下一节, 在这里我们可以看到更多操作数组的方法｡