NUMPY
CÁC CHỦ ĐỀ
BÀI MỚI NHẤT
MỚI CẬP NHẬT

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:

(12)2+(22)2+(32)2=2(1-2)^2 + (2-2)^2 + (3-2)^2 = 2

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

230.667\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.

Cùng chuyên mục:

Hướng dẫn xây dựng Command-Line Interface (CLI) bằng Quo trong Python

Hướng dẫn xây dựng Command-Line Interface (CLI) bằng Quo trong Python

Hướng dẫn toàn diện về module datetime trong Python

Hướng dẫn toàn diện về module datetime trong Python

Cách truy cập và thiết lập biến môi trường trong Python

Cách truy cập và thiết lập biến môi trường trong Python

Lớp dữ liệu (Data Classes) trong Python với decorator @dataclass

Lớp dữ liệu (Data Classes) trong Python với decorator @dataclass

Từ khóa yield trong Python

Từ khóa yield trong Python

Sự khác biệt giữa sort() và sorted() trong Python

Sự khác biệt giữa sort() và sorted() trong Python

Sử dụng Poetry để quản lý dependencies trong Python

Sử dụng Poetry để quản lý dependencies trong Python

Định dạng chuỗi Strings trong Python

Định dạng chuỗi Strings trong Python

Một tác vụ phổ biến khi làm việc với danh sách trong Python

Một tác vụ phổ biến khi làm việc với danh sách trong Python

Làm việc với các biến môi trường trong Python

Làm việc với các biến môi trường trong Python

Sự khác biệt giữa set() và frozenset() trong Python

Sự khác biệt giữa set() và frozenset() trong Python

Sự khác biệt giữa iterator và iterable trong Python

Sự khác biệt giữa iterator và iterable trong Python

Cách làm việc với file tarball/tar trong Python

Cách làm việc với file tarball/tar trong Python

Chuyển đổi kiểu dữ liệu trong Python

Chuyển đổi kiểu dữ liệu trong Python

Sự khác biệt giữa toán tử == và is trong Python

Sự khác biệt giữa toán tử == và is trong Python

Làm việc với file ZIP trong Python

Làm việc với file ZIP trong Python

Cách sử dụng ThreadPoolExecutor trong Python

Cách sử dụng ThreadPoolExecutor trong Python

Sự khác biệt giữa byte objects và string trong Python

Sự khác biệt giữa byte objects và string trong Python

Xử lý độ chính xác các hàm floor, ceil, round, trunc, format  trong Python

Xử lý độ chính xác các hàm floor, ceil, round, trunc, format trong Python

Cách lặp qua nhiều list với hàm zip() trong Python

Cách lặp qua nhiều list với hàm zip() trong Python

Top