‫Tekrar hoş geldiniz.
‫Son videoda, numpy kullanarak dizideki tüm elemanların toplamını almak gibi bazı toplama fonksiyonlarını
‫inceledik.
‫Numpy veri türleri üzerinde çalışırken numpy kodunun saf python koduna göre ne kadar hızlı olduğunu gördük.
‫Bu yüzden numpy dizilerinde her zaman numpy toplama fonksiyonlarını kullanın.
‫Ve sonra standart sapma ve varyansa kısa bir giriş yaparak ayrıldık.
‫Bu iki metrik hakkında hatırlanması gereken en önemli şey, tek kelimeyle, bunların sadece verilerin yayılımının
‫ölçütleri olduğudur.
‫Ama bu konuda konuşmayalım.
‫Her zaman kodu çalıştırmaya ve pratik örnekler görmeye odaklanalım.
‫Bu videoda yapacağımız şey de bu.
‫Bu yüzden demoya gidiyorum ve var standart sapma STD standart sapmanın kısaltmasıdır var
‫varyans için güvence verir, bu yüzden yüksek var dizisi eşittir MP dizisi oluşturacağız bir değil 100 200 304.000.
‫5000.
‫Harika düşük var dizisi MP dizisine eşittir.
‫Belki bunu güzel ve basit bir şekilde yaparız.
‫İki, dört, altı, sekiz, on.
‫İşte oldu.
‫Şimdi, herhangi bir kod çalıştırmadan önce.
‫Bu dizilerdeki sayılara bir göz atın.
‫Bunların gerçek veriler olduğunu düşünün.
‫Sadece bu rakamlara bakarak ne sonuç çıkarırsınız?
‫Yani bu, birden başlayıp 100'e, 203 yüze gidiyor, sonra 4000'e atlıyor, 5000'de bitiriyor.
‫Bu da dört, altı, sekiz, on şeklinde gidiyor.
‫Öncelikle, iki azami değer arasındaki farka bakabilirsiniz.
‫Ben de buna baktım.
‫Yani bu 1'den 5000'e ve bu da 2'den 10'a kadar gider.
‫Yani buna bakarsak, bu sayıların bana göre daha dağınık olduğunu söyleyebiliriz,
‫oysa bunlar birbirine oldukça yakın ve maksimum mesafe sadece sekiz ve her biri arasında aynı
‫adım var.
‫Oysa bu tür değişkenlik gösterir, bir seferde 100 artar ve sonra birkaç bin artar ve sonra bitirmek
‫için bin artar.
‫Ama bunu bir pratiğe dökelim.
‫Kodu çalıştıralım, neler olduğunu görelim.
‫Bu nedenle, her ikisinin de yüksek çubuğunun varyansını bulalım ve otomatik tamamlama MP çubuğu için sekmeyi
‫sıkıştırabiliriz.
‫Otomatik tamamlama yapmak istiyoruz.
‫Hayır, aslında bir değişkenin başlangıcını yazmamız gerekiyor.
‫Bu çok yardımcı olur.
‫Çok güzel.
‫Shift tuşuna basıp r gireceğiz.
‫Şimdi, burada kesinlikle çok büyük bir rakam var ve bu çok büyük değil.
‫Hmm.
‫Bu ikisinin arkasındaki matematiğe bakmayacağız.
‫Asıl önemli olan buradaki kavramdır ve varyans, eğer buraya çıkarsak, hatırlayın, varyans her bir sayının
‫ortalamadan farklı olduğu ortalama derecenin bir ölçüsüne eşittir.
‫Daha yüksek varyans, daha geniş sayı aralığına eşittir.
‫Evet, daha düşük varyans daha düşük sayı aralığına eşittir.
‫Ve bu iki diziyle bu mantıklı.
‫Buradaki yüksek var dizisi çok yüksek varyansa sahipken, düşük dizi sayılar birbirine yakın olduğu
‫için daha düşük varyansa sahiptir.
‫Bir bakalım.
‫Standart sapma STD yapalım.
‫Yüksek var dizisini istiyoruz ve ayrıca düşük var dizisini de istiyoruz.
‫Bunu yapmadan önce standart sapmayı istiyoruz.
‫Sizce buradaki standart sapma nedir?
‫Bunun gibi mi görünecek?
‫Bir göz atalım.
‫İşte oldu.
‫Ve bu mantıklı.
‫Standart sapma, yüksek varyanslı dizi için düşük varyanslı diziden daha yüksektir.
‫Peki standart sapma nedir?
‫Bir grup sayının ortalamadan ne kadar farklı olduğunu gösteren bir ölçüdür.
‫Tamam.
‫İkisinin de tanımında kötülük var.
‫Bir bakalım.
‫Ortalamayı bulalım.
‫Nokta.
‫Merhaba.
‫Var dizisi ve np main lover dizisi istiyoruz.
‫Ancak, tanımlanmamıştır.
‫Bu yüzden sekme otomatik tamamlama özelliğini kullanmalıyız.
‫Yani bunun söylediği şey standart sapmadır.
‫Buradaki sayı ortalama mesafedir.
‫Bir sayı ortalamadan uzaktır.
‫Yani ortalama 1600 ise, bu, yüksek var dizisindeki bu dizideki diğer herhangi bir sayının ortalama olarak bir sonraki sayıdan 2072 uzakta olduğu
‫anlamına gelir.
‫Aynı şey düşük var dizisi için de geçerlidir.
‫Düşük olan herhangi bir sayı ortalama 2'dir. 8 ortalamadan uzaklaşmıştır.
‫Bu da on sayısının altıdan dört uzakta olduğu anlamına gelir çünkü ortalama altıdır, sekiz ise altıya
‫daha yakındır.
‫Ortalamayı düşüren de bu.
‫Tamam.
‫Şimdi şu dağılıma bakalım.
‫Unutmayın, standart sapma ve varyansın ana özü budur, sadece sayıların yayılması, nasıl göründükleridir.
‫Bunları çizelim, böylece map plot lib'i içe aktararak bunu yapabiliriz.
‫Gelecek bölümde harita çizim kütüphanesine bir göz atacağız.
‫Yani burada ne olup bittiğinden emin değilseniz çok fazla endişelenmeyin.
‫Harita, harita, pasta, arsa olarak arsa.
‫Biz de bunu istiyoruz.
‫Evet.
‫Nokta geçmişini çizin.
‫Yani bu bir histogram.
‫Merhaba.
‫Şüphe durumunda sekme sırasının tamamlanmasını istiyoruz.
‫Sekme sırası tamamlandı.
‫Bakalım ne çıkacak.
‫Hayır.
‫Çizimdeki modül adı.
‫Oh, yanlış anlamışım.
‫Şu olay örgüsü.
‫İşte oldu.
‫Tamam, işte yüksek var dizimiz.
‫Şimdi aynı şeyi düşük için yapalım.
‫Var dizisi.
‫Hist low bar dizisi.
‫Ve komplo kurmayacağız.
‫Gösterme.
‫Harika.
‫Şimdi görsel olarak görebiliriz, eğer buradaki sayı çizgisinde bu sayılardan göremediyseniz.
‫Şimdi, görsel olarak, yüksek vara sayılarının yayılımının çok daha büyük olduğunu görebiliyoruz.
‫Yani burada çok daha fazla beyaz alan var.
‫Sayıların çoğu sıfıra doğru görünür ve örneklerin sadece ikisi burada görünür, oysa düşük
‫var dizimizde, yayılma tüm şey boyunca benzerdir çünkü her veri noktası arasında iki
‫boşluk vardır ve buradaki maksimum mesafe sadece sekizdir.
‫Pekala, standart sapma ve varyans kavramsal düzeyde bu şekilde ifade edilebilir.
‫Şimdi, bunun arkasındaki matematiği istiyorsanız, buradaki iki değerin, standart sapma ve varyansın
‫nasıl hesaplandığını hatırlayın.
‫Bazı ekstra kaynaklar bırakacağım.
‫Ancak unutmayın, buradan çıkarılacak ana sonuç, standart sapma ve varyansın verilerin yayılma
‫ölçütleri olduğudur.
‫Bununla birlikte, NumPy'de göreceğiniz en yaygın toplama fonksiyonlarından bazılarını
‫tamamladık.
‫Dizileri manipüle etmenin daha fazla yolunu kontrol edebileceğimiz bir sonraki bölüme geçelim.