Các kiểu dữ liệu trong C ( int - float - double - char ...) 
Thuật toán tìm ước chung lớn nhất trong C/C++ 
Cấu trúc lệnh switch case trong C++ (có bài tập thực hành) 
ComboBox - ListBox trong lập trình C# winforms 
Random trong Python: Tạo số random ngẫu nhiên 
Lệnh cin và cout trong C++ 
Cách khai báo biến trong PHP, các loại biến thường gặp 
Download và cài đặt Vertrigo Server 
Thẻ li trong HTML 
Thẻ article trong HTML5 
Cấu trúc HTML5: Cách tạo template HTML5 đầu tiên 
Cách dùng thẻ img trong HTML và các thuộc tính của img 
Thẻ a trong HTML và các thuộc tính của thẻ a thường dùng Thông báo: Download 4 khóa học Python từ cơ bản đến nâng cao tại đây.
Cách sử dụng hàm var() trong Numpy
Trong bài viết này, bạn sẽ học cách sử dụng hàm var() của NumPy để tính phương sai của các phần tử trong một mảng. Phương sai là một thước đo quan trọng trong thống kê, giúp xác định mức độ phân tán của dữ liệu xung quanh giá trị trung bình. Hiểu và áp dụng đúng hàm var() sẽ giúp bạn nắm vững hơn về các phương pháp phân tích dữ liệu cơ bản và nâng cao trong Python.
Giới thiệu về hàm var() trong NumPy
Phương sai là một thước đo độ phân tán của một phân phối. Để tính toán thủ công phương sai của các số, bạn thực hiện các bước sau:
- Tính giá trị trung bình của tất cả các số.
- Tính độ lệch bình phương của mỗi số bằng cách trừ nó cho giá trị trung bình và bình phương kết quả.
- Tính giá trị trung bình của các độ lệch bình phương đó.
Ví dụ, để tính phương sai của ba số 1, 2, và 3:
Tính giá trị trung bình (hoặc mean):
Bài viết này được đăng tại [free tuts .net]
Tính độ lệch bình phương của mỗi số với giá trị trung bình:
Tính giá trị trung bình của các độ lệch bình phương này:
Để tính phương sai của các số trong một mảng, bạn có thể sử dụng hàm var():
numpy.var(a, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=<no value>, *, where=<no value>)
Ví dụ:
import numpy as np #Bài viết này được đăng tại freetuts.net a = np.array([1, 2, 3]) result = np.var(a) print(round(result, 3))
Kết quả:
0.667
Kết quả
Sử dụng hàm numpy var() để tính phương sai của các phần tử trong một mảng giúp bạn nhanh chóng và dễ dàng xác định mức độ phân tán của dữ liệu. Phương sai là một thước đo quan trọng trong thống kê và việc hiểu rõ cách tính toán nó bằng NumPy sẽ hỗ trợ bạn trong các phân tích dữ liệu phức tạp hơn. Hãy áp dụng kiến thức này vào các dự án thực tế để nâng cao kỹ năng lập trình và phân tích dữ liệu của bạn.
