‫ยินดีต้อนรับกลับ.
‫ในวิดีโอที่แล้ว เราดูฟังก์ชันการรวมบางอย่างด้วยการใช้ numpy เช่น การหาผลรวมขององค์ประกอบทั้งหมดในอาร์เรย์
‫เราเห็นว่าโค้ด numpy เร็วแค่ไหนสำหรับโค้ด python ล้วนๆ เมื่อทำงานกับประเภทข้อมูล numpy
‫ดังนั้นให้ใช้ฟังก์ชันการรวม numpy บนอาร์เรย์ numpy เสมอ
‫จากนั้นเราก็ปิดท้ายด้วยการแนะนำสั้นๆ เกี่ยวกับค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานและความแปรปรวน
‫สิ่งสำคัญที่ต้องจำเกี่ยวกับเมตริกทั้งสองนี้ ก็คือ การวัดการแพร่กระจายของข้อมูล
‫แต่อย่าพูดถึงมัน
‫ให้เน้นที่การรันโค้ดและดูตัวอย่างที่ใช้งานได้จริงอยู่เสมอ
‫นั่นคือสิ่งที่เราจะทำในวิดีโอนี้
‫ดังนั้นฉันจึงไปสาธิตและ var ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน STD ย่อมาจากค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน
‫var รับรองความแปรปรวน ดังนั้นเราจะสร้างอาร์เรย์ var สูงเท่ากับอาร์เรย์ MP ไม่ใช่หนึ่ง 100 200 304,000
‫5000.
‫อาร์เรย์ var ต่ำที่ยอดเยี่ยมเท่ากับอาร์เรย์ MP
‫บางทีเราอาจจะทำให้สิ่งนี้ดีและเรียบง่าย
‫สอง สี่ หก แปด สิบ
‫เราจะไปที่นั่น.
‫ตอนนี้ ก่อนที่เราจะเรียกใช้โค้ดใดๆ
‫ดูตัวเลขในอาร์เรย์เหล่านี้
‫ลองนึกภาพเหล่านี้เป็นข้อมูลจริง
‫คุณจะอนุมานอะไรจากการดูตัวเลขเหล่านี้
‫ดังนั้นอันนี้เริ่มจากหนึ่งไปที่ 100, 203 ร้อย, จากนั้นข้ามไปที่ 4000, จบที่ 5000.
‫และประเภทหนึ่งก็แค่ไปที่สี่ หก แปด สิบ
‫ก่อนอื่น คุณอาจดูความแตกต่างระหว่างค่าสูงสุดสองค่า
‫นั่นคือสิ่งที่ผมมอง
‫อันนี้ไปจาก 1 เป็น 5000 และอันนี้ไปจาก 2 เป็น 10
‫ดังนั้นหากเราดูสิ่งนี้ เราอาจบอกว่าตัวเลขเหล่านี้สำหรับฉัน พวกมันกระจายมากกว่า
‫ในขณะที่พวกมันอยู่ใกล้กันมาก และระยะทางสูงสุดคือแปดเท่านั้น และพวกมันมีขั้นตอนเหมือนกันระหว่างแต่ละอัน
‫ในขณะที่สิ่งนี้แตกต่างกันออกไป มันเพิ่มขึ้นครั้งละ 100 และเพิ่มขึ้นสองสามพันแล้วจึงเพิ่มขึ้นเป็นพันจนเสร็จสิ้น
‫แต่ขอนำไปปฏิบัติ
‫มารันโค้ดกัน มาดูกันว่าเกิดอะไรขึ้น
‫ลองเปลี่ยนไปหาความแปรปรวนของแถบสูงและเราสามารถบีบอัดแถบสำหรับแถบ MP
‫อัตโนมัติได้
‫เราต้องการมีออโต้คอมพลีท
‫ไม่สิ เราต้องพิมพ์จุดเริ่มต้นของตัวแปร
‫ที่จะเป็นประโยชน์
‫สวยงาม.
‫เราจะกด shift และป้อน r
‫ทีนี้, นี่คือจำนวนมหาศาลอย่างแน่นอน และนี่ไม่มากเกินไป
‫อืม.
‫เราจะไม่ดูคณิตศาสตร์ที่อยู่เบื้องหลังสองสิ่งนี้
‫สิ่งที่สำคัญกว่าคือ แนวคิดตรงนี้ และความแปรปรวนนั้น ถ้าเราขึ้นไปตรงนี้ จำไว้ ความแปรปรวนเท่ากับการวัดระดับค่าเฉลี่ย
‫ซึ่งแต่ละจำนวนต่างกันกับค่าเฉลี่ย
‫ความแปรปรวนที่สูงขึ้นเท่ากับช่วงตัวเลขที่กว้างขึ้น
‫ใช่ ความแปรปรวนที่ต่ำกว่าเท่ากับช่วงตัวเลขที่ต่ำกว่า
‫และนั่นก็สมเหตุสมผลกับสองอาร์เรย์นี้
‫อาร์เรย์ที่มี var สูงนี้มีความแปรปรวนสูงมาก ในขณะที่อาร์เรย์ต่ำเนื่องจากตัวเลขอยู่ใกล้กัน
‫จึงมีความแปรปรวนต่ำกว่า
‫มาดูกันเลย
‫ลองทำค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน STD กัน
‫เราต้องการอาร์เรย์ var สูงและเราต้องการอาร์เรย์ var ต่ำด้วย
‫เราต้องการค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานก่อนที่เราจะทำสิ่งนี้
‫คุณคิดว่าค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานอยู่ที่นี่คืออะไร?
‫มันจะออกมาเหมือนกับหน้าตาแบบนี้ไหม?
‫มาดูกันเลย
‫เราจะไปที่นั่น.
‫และนั่นก็สมเหตุสมผล
‫ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสำหรับอาร์เรย์ความแปรปรวนสูงจะสูงกว่าอาร์เรย์ความแปรปรวนต่ำ
‫และค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคืออะไร?
‫การวัดการกระจายกลุ่มของตัวเลขจากค่าเฉลี่ย
‫ตกลง.
‫พวกเขาทั้งคู่มีความหมายในความหมายของพวกเขา
‫มาดูกันเลย
‫มาหาค่าเฉลี่ยกันเถอะ
‫จุด
‫สวัสดี.
‫Var array และเราต้องการ np main lover array
‫อย่างไรก็ตาม มันไม่ได้ถูกกำหนดไว้
‫นี่คือเหตุผลที่เราควรใช้การเติมข้อความอัตโนมัติของแท็บ
‫สิ่งที่กำลังบอกคือค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน
‫ตัวเลขนี้คือระยะทางเฉลี่ย
‫ตัวเลขอยู่ห่างจากค่าเฉลี่ย
‫ดังนั้นหากค่าเฉลี่ยคือ 1600 นั่นหมายความว่าโดยเฉลี่ยแล้ว ตัวเลขอื่นๆ ในอาร์เรย์นี้ในอาร์เรย์ var สูงจะอยู่ห่างจากตัวเลขถัดไป
‫2072
‫เช่นเดียวกับอาร์เรย์ var ต่ำ
‫ตัวเลขใด ๆ ที่ต่ำมีค่าเฉลี่ย 2 8 ห่างจากค่าเฉลี่ย
‫นั่นหมายความว่าเลขสิบจำนวนนี้แม้ว่าจะอยู่ห่างจากหกสี่เพราะค่าเฉลี่ยคือหก แปดใกล้เคียงกับหก
‫นั่นคือสิ่งที่ทำให้ค่าเฉลี่ยลดลง
‫ไม่เป็นไร.
‫ทีนี้มาดูการแพร่กระจายนี้กัน
‫จำไว้ว่านั่นคือปมหลักของค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน และความแปรปรวนเป็นเพียงการกระจายของตัวเลข
‫มาพลอตพวกมันกันเพื่อให้เราทำได้โดยการนำเข้า map plot lib
‫เราจะดูที่ map plot lib ในส่วนต่อๆ ไป
‫ดังนั้นอย่ากังวลมากเกินไปหากคุณไม่แน่ใจว่าเกิดอะไรขึ้นที่นี่
‫แผนที่ แผนที่ lib พาย แปลงเป็นพล็อต
‫นั่นคือสิ่งที่เราต้องการ
‫ใช่.
‫พล็อตดอทฮิส
‫นี่คือฮิสโตแกรม
‫สวัสดี.
‫เราแค่ต้องการให้ลำดับแท็บนั้นสมบูรณ์หากมีข้อสงสัย
‫คำสั่งแท็บเสร็จสมบูรณ์
‫ดูว่าเกิดอะไรขึ้นเปลี่ยนไป
‫เลขที่
‫ชื่อโมดูลที่แปลง
‫โอ้ ฉันเข้าใจผิดแล้ว
‫โครงเรื่องนั้นวนซ้ำ
‫เราจะไปที่นั่น.
‫เอาล่ะเราได้อาร์เรย์ var สูงแล้ว
‫ตอนนี้ ลองทำแบบเดียวกันกับที่ต่ำ
‫อาร์เรย์วาร์
‫Hist บาร์อาร์เรย์ต่ำ
‫และเราจะไม่พล็อต
‫อย่าแสดง
‫มหัศจรรย์.
‫ตอนนี้เราสามารถเห็นได้ด้วยตาเปล่า ถ้าคุณไม่เห็นมันจากตัวเลขเหล่านี้ในเส้นจำนวนตรงนี้
‫ทีนี้ จากภาพ เราสามารถเห็นการแพร่กระจายของตัวเลขของ high vara ที่ใหญ่ขึ้นมาก
‫จึงมีพื้นที่สีขาวมากขึ้นที่นี่
‫ตัวเลขจำนวนมากปรากฏเป็นศูนย์และมีเพียงสองตัวอย่างเท่านั้นที่ปรากฏบนนี้ ในขณะที่
‫var Array ต่ำ สเปรดมีความคล้ายคลึงกันทั้งหมด เพราะมีช่องว่างสองจุดระหว่างแต่ละจุดข้อมูลและระยะทางสูงสุดที่นี่คือ
‫แปดเท่านั้น
‫เอาล่ะ นั่นคือค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานและความแปรปรวนในระดับแนวความคิด
‫ทีนี้ จำไว้ว่า ถ้าคุณต้องการคณิตศาสตร์ที่อยู่เบื้องหลังสิ่งนี้ วิธีคำนวณสองค่านี้ที่นี่ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน
‫และความแปรปรวน
‫ฉันจะปล่อยให้ทรัพยากรพิเศษบางอย่าง
‫แต่อย่าลืมว่า ประเด็นหลักจากสิ่งนี้คือ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานและความแปรปรวนคือการวัดการแพร่กระจายของข้อมูล
‫จากที่กล่าวมา เราได้เสร็จสิ้นฟังก์ชันการรวมทั่วไปบางส่วนที่คุณจะเห็นใน
‫NumPy
‫ไปที่ส่วนถัดไปที่เราสามารถตรวจสอบวิธีจัดการอาร์เรย์เพิ่มเติมได้