‫Chào mừng trở lại.
‫Trong video trước, chúng ta đã xem xét một số hàm tổng hợp bằng cách sử dụng numpy, chẳng hạn như lấy tổng của tất cả
‫các phần tử trong mảng.
‫Chúng tôi đã thấy mã numpy nhanh hơn nhiều so với mã python thuần túy khi làm việc trên các kiểu dữ liệu numpy.
‫Vì vậy, hãy luôn sử dụng các hàm tổng hợp numpy trên các mảng numpy.
‫Và sau đó chúng tôi kết thúc với phần giới thiệu ngắn gọn về độ lệch chuẩn và phương sai.
‫Bây giờ, điều chính cần nhớ về hai số liệu này, nói một cách dễ hiểu, chúng chỉ là những thước đo về mức
‫độ lan truyền của dữ liệu.
‫Nhưng chúng ta đừng nói về nó.
‫Hãy luôn tập trung vào việc chạy mã và xem các ví dụ thực tế.
‫Vì vậy, đó là những gì chúng ta sẽ làm trên video này.
‫Vì vậy, tôi đi demo về và var độ lệch chuẩn STD là viết tắt của độ lệch chuẩn
‫var đảm bảo cho phương sai, vì vậy chúng tôi sẽ tạo mảng var cao bằng mảng MP không phải là một 100 200 304,000.
‫5000.
‫Mảng var thấp tuyệt vời bằng mảng MP.
‫Có lẽ chúng tôi sẽ làm cho cái này đẹp và đơn giản.
‫Hai, bốn, sáu, tám, mười.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Bây giờ, trước khi chúng tôi chạy bất kỳ mã nào.
‫Hãy xem các số trong các mảng này.
‫Hãy tưởng tượng đây là những dữ liệu thực tế.
‫Bạn sẽ suy ra điều gì khi chỉ nhìn vào những con số này?
‫Vì vậy, điều này bắt đầu từ một đi đến 100, 203 trăm, sau đó nhảy đến 4000, kết thúc ở 5000.
‫Và loại này chỉ đi đến bốn, sáu, tám, mười.
‫Vì vậy, trước hết, bạn có thể xem xét sự khác biệt giữa hai mức tối đa.
‫Đó là những gì tôi đã nhìn vào.
‫Vì vậy, cái này đi từ 1 đến 5000 và cái này đi từ 2 đến 10.
‫Vì vậy, nếu chúng ta nhìn vào điều này, chúng ta có thể nói rằng những con số này đối với
‫tôi, chúng trải rộng hơn, trong khi chúng khá gần nhau và khoảng cách tối đa chỉ là tám và chúng có cùng bước ở
‫giữa mỗi con số.
‫Trong khi loại này thay đổi, nó tăng 100 một lần, sau đó tăng một vài nghìn và sau đó tăng
‫một nghìn để kết thúc.
‫Nhưng chúng ta hãy đặt nó vào một thực tế.
‫Hãy chạy mã, chúng ta hãy xem những gì đang xảy ra.
‫Vì vậy, hãy chuyển sang chúng ta hãy tìm phương sai của cả hai thanh cao và chúng ta có thể nén tab để thanh MP
‫tự động hoàn thành.
‫Chúng tôi muốn tự động hoàn thành.
‫Ồ không, chúng ta thực sự cần nhập phần bắt đầu của một biến.
‫Điều đó sẽ hữu ích.
‫Xinh đẹp.
‫Chúng tôi sẽ nhấn shift và nhập r.
‫Bây giờ, đây là một con số hoàn toàn lớn ở đây và điều này không quá lớn.
‫Hừ!
‫Chà, chúng ta sẽ không xem xét toán học đằng sau hai cái này.
‫Điều quan trọng hơn là khái niệm ở đây và phương sai đó, nếu chúng ta đi lên ở đây, hãy nhớ rằng, phương
‫sai là thước đo mức độ trung bình mà mỗi số khác nhau với giá trị trung bình.
‫Phương sai cao hơn tương đương với phạm vi số rộng hơn.
‫Đúng, phương sai thấp hơn tương đương với phạm vi số thấp hơn.
‫Và điều đó có ý nghĩa với hai mảng này.
‫Mảng này ở đây mảng var cao có phương sai rất cao, trong khi mảng thấp vì các số gần nhau
‫nên nó có phương sai thấp hơn.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem xét.
‫Hãy làm độ lệch chuẩn STD.
‫Chúng tôi muốn mảng var cao và chúng tôi cũng muốn mảng var thấp.
‫Chúng tôi muốn độ lệch chuẩn trước khi chúng tôi làm điều này.
‫Bạn nghĩ độ lệch chuẩn ở đây là gì?
‫Nó sẽ xuất hiện tương tự như cái này trông như thế nào?
‫Chúng ta hãy có một cái nhìn.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Và điều đó có ý nghĩa.
‫Độ lệch chuẩn cao hơn đối với mảng phương sai cao hơn đối với mảng phương sai thấp.
‫Và độ lệch chuẩn là gì?
‫Một thước đo về mức độ trải rộng của một nhóm số là từ giá trị trung bình.
‫Được chứ.
‫Cả hai đều có ý nghĩa trong định nghĩa của họ.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem xét.
‫Hãy tìm ý nghĩa.
‫Dấu chấm.
‫Chào.
‫Mảng Var và chúng tôi muốn np mảng người yêu chính.
‫Tuy nhiên, nó không được định nghĩa.
‫Đây là lý do tại sao chúng ta nên sử dụng tính năng tự động hoàn thành tab.
‫Vì vậy, những gì điều này đang nói là độ lệch chuẩn.
‫Con số này ở đây là khoảng cách trung bình.
‫Một con số khác với giá trị trung bình.
‫Vì vậy, nếu giá trị trung bình là 1600, điều đó có nghĩa là trung bình bất kỳ số nào khác trong mảng này trong mảng var cao cách số tiếp
‫theo là 2072.
‫Tương tự đối với mảng var thấp.
‫Bất kỳ số nào ở mức thấp đều có giá trị trung bình là 2. 8 đi từ trung bình.
‫Vì vậy, điều đó có nghĩa là mười con số này mặc dù nó cách xa bốn so với sáu vì giá trị trung bình là sáu, tám
‫gần hơn với sáu.
‫Vì vậy, đó là những gì làm giảm mức trung bình.
‫Được rồi.
‫Bây giờ chúng ta hãy kiểm tra sự lây lan này.
‫Hãy nhớ rằng, điểm mấu chốt chính của độ lệch chuẩn và phương sai chỉ là sự trải rộng của các con số,
‫cách chúng xuất hiện.
‫Hãy vẽ chúng để chúng ta có thể làm điều đó bằng cách nhập lib của bản đồ.
‫Chúng ta sẽ xem xét lib của bản đồ trong một phần trong tương lai.
‫Vì vậy, đừng quá lo lắng nếu bạn không chắc chuyện gì đang xảy ra ở đây.
‫Bản đồ, bản đồ, lib pie, âm mưu dưới dạng âm mưu.
‫Đó là những gì chúng tôi muốn.
‫Ừ.
‫Biểu đồ chấm lịch sử.
‫Vì vậy, đây là một biểu đồ.
‫Chào.
‫Chúng tôi chỉ muốn thứ tự tab đó hoàn thành nếu nghi ngờ.
‫Lệnh tab đã hoàn tất.
‫Xem những gì sắp chuyển thành.
‫Không.
‫Tên mô-đun tại lô đất.
‫Ồ, tôi nhầm rồi.
‫Vòng lặp âm mưu đó.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Được rồi, vậy là chúng ta đã có mảng var cao.
‫Bây giờ chúng ta hãy làm tương tự cho mức thấp.
‫Mảng Var.
‫Mảng thanh thấp lịch sử.
‫Và chúng tôi sẽ không âm mưu.
‫Đừng hiển thị.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, bây giờ chúng ta có thể nhìn thấy trực quan, nếu bạn không thể nhìn thấy nó từ những con số này trong dãy số ở đây.
‫Bây giờ, bằng mắt thường, chúng ta có thể thấy sự lây lan của số lượng kỳ đà cao lớn hơn rất nhiều.
‫Vì vậy, có nhiều khoảng trắng hơn ở đây.
‫Rất nhiều con số xuất hiện về phía 0 và chỉ có hai trong số các mẫu xuất hiện ở đây, trong khi
‫trong mảng var thấp của chúng tôi, mức chênh lệch là tương tự trên toàn bộ vì có khoảng cách là hai
‫giữa mỗi điểm dữ liệu và khoảng cách tối đa ở đây là chỉ có tám.
‫Được rồi, đó là độ lệch chuẩn và phương sai ở cấp độ khái niệm.
‫Bây giờ, hãy nhớ rằng, nếu bạn muốn toán học đằng sau điều này, thì hai giá trị này ở đây, độ lệch chuẩn
‫và phương sai được tính như thế nào.
‫Tôi sẽ để lại một số tài nguyên bổ sung.
‫Nhưng chỉ cần nhớ rằng, điểm rút ra chính là độ lệch chuẩn và phương sai là các thước đo mức
‫độ lan truyền của dữ liệu.
‫Bây giờ với điều đó đã được nói, chúng tôi đã hoàn thành một số hàm tổng hợp phổ biến nhất mà bạn sẽ
‫thấy trong NumPy.
‫Hãy đi vào phần tiếp theo, nơi chúng ta có thể kiểm tra thêm một số cách thao tác với mảng.