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.

test php

Bài viết này được đăng tại freetuts.net, không được copy dưới mọi hình thức.

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]

$\frac{(1+2+3)}{3} = 2.0$

Tính độ lệch bình phương của mỗi số với giá trị trung bình:

$(1-2)^2 + (2-2)^2 + (3-2)^2 = 2$

Tính giá trị trung bình của các độ lệch bình phương này:

$\frac{2}{3} \approx 0.667$

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.

Bài trước Bài tiếp

Cách sử dụng hàm var() trong Numpy

Giới thiệu về hàm `var()` trong NumPy

Kết quả

Cùng chuyên mục:

Sử dụng câu lệnh raise from trong Python

Ngoại lệ tùy chỉnh trong Python

Ngoại lệ Raise trong Python

Tìm hiểu về các ngoại lệ trong Python

Tìm hiểu về decorator dataclass trong Python

Ví dụ sử dụng metaclass trong Python

Lớp Metaclass trong Python

Tìm hiểu về Class Type trong Python

Phương thức new trong Python

Phân biệt Data Descriptor và Non-data Descriptor trong Python

Mô tả Descriptors trong Python

Tìm hiểu về các lớp mixin trong Python

Đa kế thừa trong Python

Nguyên tắc đảo ngược sự phụ thuộc trong Python

Interface Segregation Principle - ISP trong Python.

Nguyên tắc thay thế Liskov - LSP trong Python

Nguyên tắc Đóng-Mở trong Python

Single Responsibility Principle trong Python

Cách sử dụng hàm Auto() của Python

Tùy chỉnh và mở rộng lớp Enum trong Python

Cách sử dụng hàm var() trong Numpy

Giới thiệu về hàm var() trong NumPy

Kết quả

Cùng chuyên mục:

Sử dụng câu lệnh raise from trong Python

Ngoại lệ tùy chỉnh trong Python

Ngoại lệ Raise trong Python

Tìm hiểu về các ngoại lệ trong Python

Tìm hiểu về decorator dataclass trong Python

Ví dụ sử dụng metaclass trong Python

Lớp Metaclass trong Python

Tìm hiểu về Class Type trong Python

Phương thức __new__ trong Python

Phân biệt Data Descriptor và Non-data Descriptor trong Python

Mô tả Descriptors trong Python

Tìm hiểu về các lớp mixin trong Python

Đa kế thừa trong Python

Nguyên tắc đảo ngược sự phụ thuộc trong Python

Interface Segregation Principle - ISP trong Python.

Nguyên tắc thay thế Liskov - LSP trong Python

Nguyên tắc Đóng-Mở trong Python

Single Responsibility Principle trong Python

Cách sử dụng hàm Auto() của Python

Tùy chỉnh và mở rộng lớp Enum trong Python

Giới thiệu

Thủ thuật

Link hay

Liên kết

Giới thiệu về hàm `var()` trong NumPy

Phương thức new trong Python