Np var trong python là gì?

Trong bài viết hôm nay chúng ta sẽ cùng nhau tìm hiểu về hàm Numpy var[]. Hàm phương sai Numpy tính toán phương sai của các phần tử mảng Numpy. Phương sai tính toán trung bình của độ lệch bình phương so với giá trị trung bình, i. e. , var = mean[abs[x – x. nghĩa là[]]**2]e. Có nghĩa là x. sum[] / N, trong đó N = len[x] cho một mảng x. Theo mặc định, phương sai dành cho mảng được làm phẳng, nếu không thì trên trục đã chỉ định.  

Phương sai đề cập đến kỳ vọng về độ lệch chuẩn cho một biến so với giá trị trung bình của nó theo thuật ngữ của giáo dân. Numpy Variance tính toán điều tương tự trên mảng số. Ngoài ra, với hiệu suất và thuật toán được cải thiện, bạn sẽ nhận được phương sai ở dạng một mảng có nhiều mảng. Trong bài đăng này, chúng ta sẽ xem xét chi tiết hàm phương sai này

nội dung

Cú pháp của Numpy var[]

numpy.var[a, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=]

Tham số của phương sai Numpy

a = Mảng chứa các phần tử cần tính phương sai

Axis = Mặc định là không, có nghĩa là tính phương sai của mảng phẳng 1D. Tuy nhiên, trục có thể là int hoặc tuple ints. Nếu họ muốn tính phương sai dọc theo bất kỳ trục hoặc các trục cụ thể nào, tương ứng. [Không bắt buộc]

dtype = Loại dữ liệu để sử dụng trong tính toán phương sai. Mặc định là float64 cho mảng kiểu số nguyên. Đối với mảng kiểu float, nó giống với kiểu mảng. [Không bắt buộc]

out = Mảng đầu ra thay thế có cùng kích thước với đầu ra dự kiến. Nhưng loại được đúc nếu cần. [Không bắt buộc]

Ddof = Đề cập đến “Bậc tự do Delta”. số chia được sử dụng trong phép tính là N – ddof. Trong đó N đại diện cho số phần tử. ddof là 0 theo mặc định. [Không bắt buộc]

Keepdims = Nếu điều này được đặt thành True. Ngoài ra, các trục giảm trở lại dưới dạng mảng có kích thước một chiều. Với tùy chọn này, kết quả sẽ phát chính xác đối với mảng đầu vào. Đối với giá trị mặc định, keepdims sẽ không được chuyển qua phương thức var[] của các lớp con của ndarray. Tuy nhiên, mọi giá trị không mặc định đều vượt qua. [Không bắt buộc]

Kiểu trả về của hàm Numpy var[] trong Python

Trả về phương sai của các phần tử dữ liệu của mảng đầu vào. Nếu 

import numpy as np 
  
# create array 
array = np.arange[10] 
print[array] 

r = np.var[array] 
print["\nvariance: ", r] 

Ví dụ về phương sai Numpy

import numpy as np 
  
# create array 
array = np.arange[10] 
print[array] 

r = np.var[array] 
print["\nvariance: ", r] 

đầu ra

variance:  8.25

Giải trình

Trong ví dụ trên. Hàm Numpy var[] dùng để tính phương sai của mảng do lập trình viên tạo ra. Các tham số tùy chọn không bắt buộc khi sử dụng hàm trong chương trình. Các hàm numpy var[] trả về phương sai chính xác bằng cách truyền mảng dưới dạng tham số

Numpy Variance var[] với dtype mong muốn

import numpy as np  
      
# 1D array  
a = [20, 2, 7, 1, 34]  
  
print["array : ", a]  
print["var of array : ", np.var[a]]  
  
print["\nvar of array : ", np.var[a, dtype = np.float32]]  
print["\nvar of array : ", np.var[a, dtype = np.float64]]  

đầu ra

array :  [20, 2, 7, 1, 34]
variance of array :  158.16

variance of array :  158.16

variance of array :  158.16

Giải trình

Trong ví dụ trên, đầu tiên, chúng ta in phương sai của mảng 1D đã cho. Khi dtype không được bao gồm. dtype là kiểu dữ liệu chúng tôi mong muốn trong khi tính toán phương sai. Nó là tùy chọn và theo mặc định là float64 cho mảng kiểu số nguyên. Nhưng khi chúng ta bao gồm tham số dtype và đặt giá trị của nó khác với giá trị mặc định. Chúng tôi nhận được phương sai đầu ra của dtype mong muốn. Tương tự, chúng tôi đã đặt dtype ở đây lần lượt là float32 và float64

Hàm Numpy Variance trong Python cho mảng nhiều chiều

import numpy as np  
      
# 2D array  
arr = [[2, 2, 2, 2, 2],  
    [15, 6, 27, 8, 2],  
    [23, 2, 54, 1, 2, ],  
    [11, 44, 34, 7, 2]]  
  
      
# var of the flattened array  
print["\nvar of arr, axis = None : ", np.var[arr]]  
      
# var along the axis = 0  
print["\nvar of arr, axis = 0 : ", np.var[arr, axis = 0]]  
  
# var along the axis = 1  
print["\nvar of arr, axis = 1 : ", np.var[arr, axis = 1]] 

đầu ra

var of arr, axis = None :  236.14000000000004

var of arr, axis = 0 :  [ 57.1875 312.75   345.6875   9.25     0.    ]

var of arr, axis = 1 :  [  0.    77.04 421.84 269.04]

Giải trình

Trong ví dụ trên, hàm tính toán phương sai mảng đa chiều đã cho cùng với tham số trục. Khi trục không có giá trị mặc định, nó sẽ tính toán phương sai mảng phẳng. Khi trục bằng 0, nó sẽ tính toán phương sai của mảng đa chiều đã cho dọc theo hướng của các hàng. Và khi trục là 1, nó sẽ tính toán phương sai dọc theo hướng của cột

Numpy var[] v/s Thống kê var[]

Statistics var[] tính toán phương sai của các phần tử mảng đã cho giống như hàm Numpy var[]. Tuy nhiên, nó không hoạt động tốt với mảng nhiều chiều vì

Module thống kê không tạo mảng nhiều chiều. Chúng tôi cần một thư viện Numpy cho điều đó

Ngoài ra, không có tham số nào để nhận ra trục phương sai nào sẽ được tính cho mảng nhiều chiều

Cú pháp thống kê var[]

Cú pháp thống kê var[]

Sử dụng tham số này, trong đó dữ liệu là một mảng các số hợp lệ, bao gồm các giá trị Thập phân và Phân số. Và, xbar là giá trị trung bình của dữ liệu. Tham số này là tùy chọn. Nếu không được đề cập, thì giá trị trung bình được tính tự động

Ví dụ về Thống kê var[]

import statistics

dataset = [21, 19, 11, 21, 19, 46, 29]
output = statistics.variance[dataset] 

print[output]

đầu ra

import numpy as np 
  
# create array 
array = np.arange[10] 
print[array] 

r = np.var[array] 
print["\nvariance: ", r] 

Phương sai của mảng không có NumPy

Chúng ta có thể tính toán phương sai mà không cần sử dụng mô-đun Numpy. Ví dụ sau minh họa, nó được thực hiện như thế nào –

import numpy as np 
  
# create array 
array = np.arange[10] 
print[array] 

r = np.var[array] 
print["\nvariance: ", r] 

Đầu ra –

import numpy as np 
  
# create array 
array = np.arange[10] 
print[array] 

r = np.var[array] 
print["\nvariance: ", r] 

Giải trình -

Thứ nhất, phương sai phụ thuộc vào bình phương của hiệu giữa giá trị và giá trị trung bình của nó. Kết quả là, các giá trị cách xa giá trị trung bình càng lớn thì phương sai càng lớn. Trong ví dụ trên, chúng tôi đã tạo một hàm có tên là phương sai [] chấp nhận mảng và độ dài của nó và trả về phương sai của nó. Lúc đầu, giá trị trung bình được tính toán, sau đó là tổng bình phương của sự khác biệt

Phần kết luận

Tóm lại, bài viết này cung cấp cho bạn tất cả thông tin liên quan đến hàm phương sai Numpy trong Python. Hàm phương sai được sử dụng để tìm phương sai của một tập dữ liệu nhất định. Nhập mô-đun Numpy cấp quyền truy cập để tạo ndarray và thực hiện các thao tác như độ lệch chuẩn trung bình. Hơn nữa, phương sai đối với nó bằng cách sử dụng các chức năng cụ thể có sẵn trong chính mô-đun Numpy. Bạn có thể tham khảo các ví dụ trên cho bất kỳ truy vấn nào liên quan đến hàm Numpy var[] trong Python

Tuy nhiên, nếu bạn có bất kỳ nghi ngờ hoặc câu hỏi nào, hãy cho tôi biết trong phần bình luận bên dưới. Tôi sẽ cố gắng giúp bạn trong thời gian sớm nhất

NumPy VAR trong Python là gì?

Trục trung bình NP là gì?

NP đầy đủ trong Python là gì?