Numpy Varianz

Die Python -Programmiersprache macht es sehr einfacher, mathematische Probleme zu bewältigen. Die lange mathematische Berechnung kann nur mit einer Ein-Wort-Python-Funktion durchgeführt werden. Numpy ist eine Open-Source-Bibliothek der Python-Programmiersprache, die mehrere nützliche mathematische Funktionen bietet. Diese Anleitung richtet sich an die Numpy -Varianzfunktion. Hier lernen wir, wie Sie die Varianz schnell berechnen können, indem wir die Numpy -Varianzfunktion verwenden. Manuelles Berechnen der Varianz ist eine sehr hektische Aufgabe, die mit der Numpy -Varianzfunktion erleichtert wurde. Bevor wir lernen, wie man die Numpy -Varianzfunktion verwendet, lassen Sie uns verstehen, wie die Varianz manuell berechnet werden.

So berechnen Sie die Varianz?

Dies sind viele manuelle Schritte, die Sie ausführen müssen, um die Varianz der Daten zu berechnen. Die folgenden Schritte, die Sie ausführen müssen, wenn Sie die Numpy -Varianzfunktion nicht verwenden:

Sie können einige Fehler machen, wenn Sie die Varianz manuell berechnen. Was ist, wenn Sie eine Funktion haben, die alle diese Schritte automatisch ausführt und die richtige Varianz für Sie zurückgibt? Alles, was Sie tun müssen, ist zu wissen, wie Sie diese Funktion in einem Python -Programm verwenden können. Klingt interessant, richtig?

Die Python -Programmiersprache bietet eine Numme -Varianz -Funktion, die eine schnelle und authentische Methode ist, um die Varianz der angegebenen Daten zu berechnen.

Was ist eine numpige Varianz?

Die Numpy-Varianz ist eine integrierte Funktion in der Numpy-Bibliothek von Python. Es wird verwendet, um die Varianz der bereitgestellten Daten zu berechnen. Es führt dieselbe Funktion aus, die Sie in 4 bis 5 Schritten manuell ausführen. Es kann auch die Varianz mit der angegebenen Achse berechnen. Es ist eine effiziente Methode, mit der die Varianz der angegebenen Daten schnell ermittelt wird. Es spart nicht nur Zeit, sondern liefert auch jedes Mal genaue Ergebnisse. Es entfernt die Möglichkeit, Fehler zu machen, während die Varianz manuell berechnet wird. Lassen Sie uns lernen, wie Sie die Numpy -Varianzfunktion in unseren Python -Programmen verwenden, um Zeit und Energie zu sparen.

Beispiel 1

Wir beginnen mit einem sehr grundlegenden Beispiel, damit Sie eine grundlegende Vorstellung von der Funktion der Numpy -Varianzfunktion erhalten. Sobald Sie die Varianzfunktion in die Hände bekommen haben, werden wir ein bisschen komplexe praktische Beispiele demonstrieren, damit Sie Hilfe bei der Verwendung in komplexen Problemen erhalten können. Der Code wird unten als Referenz angegeben:

Numph als NP importieren
Ary = [5, 10, 18, 19, 80]
print ("Varianz des Arrays ist:", NP.var (ary))

Der erste und führende Schritt besteht darin, die Numpy -Bibliothek in das Programm mit „Import Numpy As NP“ zu importieren. Der NP repräsentiert die Numpy -Bibliothek und wird im Programm weiter verwendet, um eine Funktion oder Methode aus der Numpy -Bibliothek aufzurufen. Ein Array "Ary" mit 5 Ganzzahl -Artikeln wird deklariert. Am Ende wurde die Varianz des Array „Ary“ mit der Anweisung print () angezeigt. Im Folgenden finden Sie die Varianz der oben angegebenen Daten.

Befolgen wir die Schritte zur Berechnung der oben angegebenen Varianz, damit wir sicherstellen können, dass das Ergebnis vom Numpy stammt.var () Funktion ist korrekt.

Schritt 1: Mittelwert = 26.4

Schritt 2: Standardabweichung (SD) = [(5-26).4) + (10-26.4) + (18-26.4) + (19-26.4) + (80-26).4)] = 27.29

Schritt 3: Quadrat von SD = [(5-26).4)² + (10-26.4)² + (18-26.4)² + (19-26.4)² + (80-26.4)²]

Schritt 4: Summierung = 457.96 + 268.96 + 70.56 + 54.76 + 2872.96 = 3725.2

Schritt 5: var = 3725.2/5 = 745.04

Daher ist das Ergebnis aus der Numpy -Varianzfunktion korrekt.

Beispiel 2

Nachdem wir verstehen, wie die Numpy -Varianz die Varianz der angegebenen Daten berechnet, lassen Sie uns einige interessanere Beispiele dafür demonstrieren. Im vorherigen Beispiel haben wir die Beispieldaten speziell zur Berechnung der Varianz bereitgestellt. Hier generieren wir ein Array mit einer Arange () -Funktion. Siehe den unten angegebenen Code, um ein besseres Verständnis zu haben:

Numph als NP importieren
a = np.Arange (25)
print ('Die Daten in Array sind: \ n', a)
vari = np.var (a)
print ('\ n Die Varianz des Arrays ist:', Vari)

Zuerst haben wir die Numpy -Bibliothek in das Programm als NP importiert. Die NP. Danach verwendeten wir die Funktion von Arange () der Numpy -Bibliothek, um eine Reihe von 24 Elementen ab 0 zu erstellen und um 24 zu enden. Der Arange () ist eine weitere nützliche Funktion der Numpy -Bibliothek, die sich beim Umgang mit Rechenproblemen zur Verfügung stellt.

Mit dem Befehl print () haben wir die Daten des berechneten Arrays nach der Funktion arange () angezeigt. Das Array wird an die Funktion var () übergeben, um seine Varianz zu berechnen. Die Ausgabe ist unten.

Beispiel 3

Die Numpy -Varianz ist eine sehr nützliche Funktion der Python -Sprache. Es hilft bei der Berechnung der Varianz jeglicher Art von Daten. Da wir die Varianz des 1-D-Arrays berechnen können, kann die Funktion var () verwendet werden, um die Varianz des 2-D-Arrays zu berechnen. Wie oben erläutert, kann die Varianzfunktion die Varianz der Daten gemäß der angegebenen Achse berechnen. In diesem Beispiel werden wir die Varianz des 2-D-Arrays berechnen. Siehe den unten angegebenen Beispielcode:

Numph als NP importieren
Ary = [[1, 1, 1, 1],
[2, 2, 2, 2],
[3, 3, 3, 3],
[4, 4, 4, 4]]
print ("Die Varianz von Array in Axis = 0: \ n", NP.var (ary))
print ("\ n die Varianz von Array in Axis = 0: \ n", NP.var (ary, axis = 0))
print ("\ n die Varianz von Array in Axis = 1: \ n", NP.var (ary, axis = 1))

Hier wird ein 2-D-Array definiert und an die Funktion var () übergeben, um die Varianz zu berechnen. Zuerst haben wir die Varianz des abgeflachten Arrays, dann die Varianz des Arrays in Bezug auf Achse 0 und schließlich die Varianz des Arrays in Bezug auf Achse 1 berechnet. Alle diese Werte werden mit der Anweisung print () angezeigt. Siehe die Ergebnisse in der folgenden Ausgabe:

Abschluss

Dies war ein kurzer Überblick über die Numpy -Varianzfunktion in der Python -Programmiersprache. Die Numpy -Varianzfunktion ist der Ersatz der 4 bis 5 Schritte der Varianzberechnung. Die Numpy -Varianzfunktion wird verwendet, um die Varianz der angegebenen Daten schnell und korrekt zu berechnen. Mit Hilfe von Beispielen haben wir gelernt, wie die Numpy -Varianzfunktion in einem Python -Programm funktioniert.