Lập trình WordPress Hosting Thủ thuật Tin học Môn học
NUMPY
Bài tập Python: NumPy trong Python Cách sử dụng hàm copy() trong NumPy với Python Hàm sum() trong NumPy Hàm mean() trong Numpy Hàm var() trong Numpy Hàm std() trong NumPy Hàm prod() trong NumPy Hàm amin() trong NumPy Hàm amax() trong NumPy Hàm all() trong NumPy Hàm any() trong NumPy Hàm reshape() trong NumPy Hàm transpose() trong NumPy Hàm sort() trong NumPy Hàm flatten() trong NumPy Hàm ravel() trong NumPy Hàm add() trong NumPy Hàm subtract() trong NumPy Hàm multiply() trong NumPy Hàm divide() trong NumPy Hàm Broadcasting trong NumPy Hàm concatenate() trong NumPy Hàm stack() trong NumPy Hàm vstack() trong NumPy Hàm hstack() trong NumPy Hướng dẫn cài đặt NumPy Tạo mảng cơ bản với Numpy Xử lý dữ liệu trên mảng cơ bản Tính toán trên mảng với NumPy Xác suất và Thống kê với NumPy Masks và Boolean Arrays NumPy Fancy Indexing trong Numpy Structured Array và RecordArrays
CÁC CHỦ ĐỀ
Python Unit Testing
Python Regex
Python Concurrency
Tkinter Tutorial
PyQt Tutorial
Python căn bản
Python nâng cao
Django
Matplotlib
Pandas
Numpy
Python function
BÀI MỚI NHẤT
c language jpg Các kiểu dữ liệu trong C ( int - float - double - char ...) thuat toan va giai thuat gif Thuật toán tìm ước chung lớn nhất trong C/C++ thuat toan va giai thuat gif Thuật toán tính lũy thừa nhanh trong C/C++ hoc c plus plus gif Cấu trúc lệnh switch case trong C++ (có bài tập thực hành) winform jpg ComboBox - ListBox trong lập trình C# winforms python gif Random trong Python: Tạo số random ngẫu nhiên lenh cin va cout trong c 2B 2B gif Lệnh cin và cout trong C++ winform jpg Cách kết nối SQL Server trong C# Winforms
MỚI CẬP NHẬT
codeigniter gif Cách khai báo biến trong PHP, các loại biến thường gặp cai dat vertrigo server gif Download và cài đặt Vertrigo Server hoc html gif Thẻ li trong HTML hoc html gif Thẻ nav trong HTML5 tim hieu doi tuong article trong html5 gif Thẻ article trong HTML5 tao template html5 dau tien gif Cấu trúc HTML5: Cách tạo template HTML5 đầu tiên dung the img trong html de tao hinh anh gif Cách dùng thẻ img trong HTML và các thuộc tính của img dung the a trong html de tao links gif Thẻ a trong HTML và các thuộc tính của thẻ a thường dùng
Home > Python > Numpy > Cách sử dụng hàm var() trong Numpy

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

banquyen png
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]

(1+2+3)3=2.0\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(1-2)^2 + (2-2)^2 + (3-2)^2 = 2

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

23≈0.667\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

Cùng chuyên mục:

Cách thêm Progress Bar trong Python với chỉ một dòng Code

Cách thêm Progress Bar trong Python với chỉ một dòng Code

Toán tử Walrus Operator- Tính năng mới trong Python 3.8

Toán tử Walrus Operator- Tính năng mới trong Python 3.8

Cách nạp dữ liệu Machine Learning từ File trong Python

Cách nạp dữ liệu Machine Learning từ File trong Python

Hướng dẫn sử dụng Google Sheets API với Python

Hướng dẫn sử dụng Google Sheets API với Python

Xây dựng web Python tự động hóa Twitter | Flask, Heroku, Twitter API & Google Sheets API

Xây dựng web Python tự động hóa Twitter | Flask, Heroku, Twitter API & Google Sheets API

Xây dựng Web Machine Learning đẹp mắt với Streamlit và Scikit-learn trong Python

Xây dựng Web Machine Learning đẹp mắt với Streamlit và Scikit-learn trong Python

Hướng dẫn tạo Chatbot đơn giản bằng PyTorch

Hướng dẫn tạo Chatbot đơn giản bằng PyTorch

11 mẹo và thủ thuật để viết Code Python hiệu quả hơn

11 mẹo và thủ thuật để viết Code Python hiệu quả hơn

Hướng dẫn làm ứng dụng TODO với Flask dành cho người mới bắt đầu trong Python

Hướng dẫn làm ứng dụng TODO với Flask dành cho người mới bắt đầu trong Python

Hướng dẫn viết Snake Game bằng Python

Hướng dẫn viết Snake Game bằng Python

Cách sử dụng chế độ interactive trong Python

Cách sử dụng chế độ interactive trong Python

Cách sử dụng Python Debugger với hàm breakpoint()

Cách sử dụng Python Debugger với hàm breakpoint()

Xây dựng ứng dụng Web Style Transfer với PyTorch và Streamlit

Xây dựng ứng dụng Web Style Transfer với PyTorch và Streamlit

Cách cài đặt Jupyter Notebook trong môi trường Conda và thêm Kernel

Cách cài đặt Jupyter Notebook trong môi trường Conda và thêm Kernel

Hướng dẫn xây dựng ứng dụng dự đoán giá cổ phiếu bằng Python

Hướng dẫn xây dựng ứng dụng dự đoán giá cổ phiếu bằng Python

Hướng dẫn tạo ứng dụng AI hội thoại với NVIDIA Jarvis trong Python

Hướng dẫn tạo ứng dụng AI hội thoại với NVIDIA Jarvis trong Python

Hỗ trợ Async trong Django 3.1

Hỗ trợ Async trong Django 3.1

8 mẹo tái cấu trúc Python giúp mã sạch hơn và Pythonic

8 mẹo tái cấu trúc Python giúp mã sạch hơn và Pythonic

Ý nghĩa của if __name__ ==

Ý nghĩa của if __name__ == "__main__" trong Python

Cách xóa phần tử trong danh sách Python

Cách xóa phần tử trong danh sách Python

Giới thiệu

Giới thiệu Liên hệ Chính sách Điều khoản

Thủ thuật

Máy tính Game Điện thoại Ứng dụng

Link hay

Học PHP Học Javascript Học Python Học Java

Liên kết

Tiếng Anh Văn học Toán
Copyright © 2021. Phát triển bởi Freetuts Team.
Top