‫Bienvenido de nuevo.
‫En el último video, observamos algunas funciones de agregación con el uso de numpty, como obtener la suma de
‫todos los elementos en una matriz.
‫Vimos lo rápido que es un código numpties con respecto al código Python puro cuando se trabaja con algunos tipos de datos altos.
‫Por lo tanto, siempre use funciones de agregación numpty en matrices numpty.
‫Y luego lo dejamos con una breve introducción a la desviación estándar y la varianza.
‫Ahora bien, lo principal que hay que recordar acerca de estas dos métricas es, en una palabra, que son solo las medidas
‫de esta distribución de datos.
‫Pero no hablemos de eso.
‫Centrémonos siempre en ejecutar código y ver ejemplos prácticos.
‫Entonces eso es lo que vamos a hacer en este video.
‫Así que haz una demostración de la desviación estándar de Anvar, la más sórdida, abreviatura de desviación estándar, var de varianza.
‫Así que crearemos una matriz de barra alta igual a Empey Array No.
‫Uno, 100, 200, 300, 4000, 5000.
‫Maravillosa matriz de baja var es igual a Ampera.
‫Tal vez haga que este sea agradable y simple.
‫Dos, cuatro, seis, ocho, 10.
‫Aquí vamos.
‫Ahora, incluso antes de ejecutar cualquier código, eche un vistazo a los números en estas matrices.
‫Imagina que estos son datos reales.
‫¿Qué inferirías con solo mirar estos números?
‫Entonces este comienza desde uno, va a 100, 200, 300, luego salta a 4000 termina en cinco mil.
‫Y este tipo de solo va a cuatro, seis, ocho, 10.
‫Entonces, en primer lugar, puede observar la diferencia entre los dos máximos.
‫Eso es lo que miré.
‫Entonces este va de uno a 5000.
‫Éste va de dos a diez.
‫Entonces, si miramos esto, podríamos decir que estos números para mí, están más dispersos, mientras
‫que están bastante cerca y la distancia máxima es solo ocho.
‫Y tienen el mismo paso entre cada uno, mientras que este tipo de varía.
‫Aumenta en cien a la vez y luego en algunos miles y luego en mil para terminar.
‫Pero pongámoslo en práctica.
‫Ejecutemos el código.
‫Veamos qué está pasando.
‫Así que cambiemos a, encontremos la varianza de ambas barras altas y podemos comprimir la pestaña para
‫autocompletar MP Bar.
‫Queremos tener autocompletar.
‫Oh no.
‫Necesitamos realmente escribir el inicio de una variable que sea útil, hermosa o presionar Mayús y
‫entrar.
‫Ah, ahora este es un número absolutamente enorme aquí y esto no es demasiado grande.
‫Mmm.
‫Bueno, no vamos a mirar las matemáticas detrás de estos dos.
‫Lo que es más importante es el concepto aquí y la varianza si subimos aquí, recuerde que la varianza es igual a
‫una medida del grado promedio en que cada número es diferente a la media.
‫Una varianza más alta equivale a un rango de números más amplio, pero una varianza más baja equivale a un rango de números más bajo.
‫Y eso tiene sentido con estas dos matrices.
‫Esta matriz aquí, Hiva tiene una varianza muy alta, mientras que loara más bajo debido a que los números están muy juntos,
‫tiene una varianza baja.
‫Así que echemos un vistazo.
‫Hagamos un estudio de desviación estándar.
‫Queremos Hiva Array y también queremos la desviación estándar de Lova Array.
‫Antes de hacer esto, ¿cuál crees que es la desviación estándar aquí?
‫¿Va a salir similar a cómo se ve esto?
‫Bueno, echemos un vistazo.
‫Ahí vamos, y eso tiene sentido, la desviación estándar es mayor para la matriz de alta varianza que para la matriz
‫de baja varianza y cuál es la desviación estándar, una medida de cuán disperso está un grupo
‫de números del principal.
‫Ambos son malos en su definición.
‫Así que echemos un vistazo.
‫Busquemos el principal.
‫¿No es así?
‫Y queremos ENPI Main Lova Ouray.
‫Sin embargo, para no encontrar esta es la razón por la que deberíamos utilizar para tener autocompletar.
‫Entonces, lo que esto dice es la desviación estándar, este número aquí es la distancia promedio.
‫Un número está lejos de la principal.
‫Entonces, si el principal es 1000, 600, eso significa que, en promedio, cualquier otro número en esta matriz en Hibara está a dos mil
‫setenta y dos del siguiente número.
‫Lo mismo ocurre con el Lovera.
‫Cualquier número en lobar es, en promedio, 2. 8 de la principal.
‫Eso significa que 10 este número es, aunque está a cuatro de seis, porque el principal es seis, ocho está más cerca
‫de seis.
‫Entonces eso es lo que reduce el promedio.
‫Está bien.
‫Ahora echemos un vistazo a esta extensión.
‫Recuerde, ese es el quid principal de la desviación estándar de la varianza es solo la distribución de los números,
‫cómo aparecen.
‫Vamos a trazarlos para que podamos hacer eso importando matplotlib.
‫Vamos a echar un vistazo a matplotlib en una sección futura.
‫Así que no se preocupe demasiado si no está seguro de lo que está sucediendo aquí.
‫La ley DCPI de Matplotlib es tan bonita como queremos.
‫Sí.
‫Trazar punto hest.
‫Entonces este es un histograma.
‫Hola.
‫Solo queremos que Tabora esté completo en caso de duda.
‫Queja de Tabora.
‫Vea lo que se convierte en.
‫Sin módulo, nombre, parcela.
‫No, me equivoqué de matplotlib.
‫Aquí vamos.
‫Bien, ahí tenemos el Vira alto.
‫Ahora hagamos lo mismo con la barra.
‫Barra baja más alta.
‫Está bien.
‫Y no tramaremos ni mostraremos.
‫Maravilloso.
‫Así que ahora podemos ver visualmente, si no pudiste verlo con estos números en la recta numérica aquí,
‫ahora, visualmente, podemos ver que la extensión de los números de Hiva es mucho mayor.
‫Así que hay mucho más espacio en blanco aquí.
‫Muchos de los números aparecen hacia cero y solo las muestras aparecen aquí.
‫Mientras que en nuestra matriz lova, la extensión es similar en todo el conjunto porque hay
‫espacios de dos entre cada punto de datos y la distancia máxima aquí es solo ocho.
‫Está bien.
‫Entonces eso es desviación estándar y varianza en un nivel conceptual.
‫Ahora, recuerde, si quiere las matemáticas detrás de esto, cómo se calculan estos dos valores aquí, la
‫desviación estándar y la varianza, todos dejan algunos recursos adicionales.
‫Pero recuerde, la principal conclusión de esto es que la desviación estándar y la varianza son medidas
‫de dispersión de datos.
‫Ahora, dicho esto, hemos terminado algunas de las funciones de agregación más comunes que verá en
‫algún gráfico circular.
‫Pasemos a la siguiente sección donde podemos ver algunas formas más de manipular matrices.