Variance numpy

Le langage de programmation Python facilite la gestion des problèmes mathématiques. Le long calcul mathématique peut être fait avec une fonction Python à un mot. Numpy est une bibliothèque open source du langage de programmation Python qui offre plusieurs fonctions mathématiques utiles. Ce guide est conçu autour de la fonction de variance Numpy. Ici, nous apprendrons à calculer rapidement la variance en utilisant la fonction de variance Numpy. Le calcul manuel de la variance est une tâche très mouvementée qui a été facilitée avec la fonction de variance numpy. Avant d'arriver à utiliser la fonction de variance Numpy, comprenons comment calculer la variance manuellement.

Comment calculer la variance?

Ce sont beaucoup d'étapes manuelles que vous devez effectuer pour calculer la variance des données. Les étapes suivantes vous devez effectuer si vous n'utilisez pas la fonction de variance Numpy:

Vous pouvez faire des erreurs pour calculer manuellement la variance. Et si vous avez une fonction qui exécute automatiquement toutes ces étapes et renvoie la variance correcte pour vous? Tout ce que vous avez à faire est de savoir comment utiliser cette fonction dans un programme Python. Cela semble intéressant, juste?

Le langage de programmation Python fournit une fonction de variance numpy qui est une méthode rapide et authentique pour calculer la variance des données données.

Qu'est-ce qu'une variance numpy?

La variance Numpy est une fonction intégrée fournie dans la bibliothèque Numpy de Python. Il est utilisé pour calculer la variance des données fournies. Il remplit la même fonction que vous faites manuellement en 4 à 5 étapes. Il peut également calculer la variance avec l'axe spécifié. Il s'agit d'une méthode efficace qui est utilisée pour trouver rapidement la variance des données données. Il fait non seulement gagner du temps mais donne également des résultats précis à chaque fois. Il supprime la possibilité de faire une erreur lors du calcul de la variance manuellement. Alors apprenons à utiliser la fonction de variance Numpy dans nos programmes Python pour gagner du temps et de l'énergie.

Exemple 1

Nous allons commencer par un exemple très basique afin que vous ayez une idée de base du fonctionnement de la fonction de variance Numpy. Une fois que vous avez mis la main sur la fonction de variance, nous démontrerons un peu d'exemples pratiques complexes afin que vous puissiez obtenir de l'aide sur la façon de l'utiliser dans des problèmes complexes. Le code est donné ci-dessous pour votre référence:

Importer Numpy comme NP
ary = [5, 10, 18, 19, 80]
imprimer ("la variance du tableau est:", np.var (ary))

La première étape la plus importante consiste à importer la bibliothèque Numpy dans le programme avec «Importer Numpy en NP». Le NP représente la bibliothèque Numpy, et il sera utilisé plus loin dans le programme pour appeler n'importe quelle fonction ou méthode de la bibliothèque Numpy. Un tableau «ary» contenant 5 éléments entiers est déclaré. En fin de compte, en utilisant l'instruction print (), la variance du tableau «ary» a été affichée. Voici la variance des données ci-dessus.

Suivons les étapes de calcul de la variance donnée ci-dessus afin que nous puissions nous assurer que le résultat provient du Numpy.La fonction var () est correcte.

Étape 1: moyenne = 26.4

Étape 2: écart-type (SD) = [(5-26.4) + (10-26.4) + (18-26.4) + (19-26.4) + (80-26.4)] = 27.29

Étape 3: carré de sd = [(5-26.4)² + (10-26.4)² + (18-26.4)² + (19-26.4)² + (80-26.4)²]]

Étape 4: Sommation = 457.96 + 268.96 + 70.56 + 54.76 + 2872.96 = 3725.2

Étape 5: var = 3725.2/5 = 745.04

Par conséquent, le résultat de la fonction de variance numpy est correct.

Exemple 2

Maintenant que nous comprenons comment la variance Numpy calcule la variance des données données, démontrez des exemples plus intéressants de celui-ci. Dans l'exemple précédent, nous avons spécifiquement fourni les exemples de données pour calculer la variance. Ici, nous allons générer un tableau à l'aide d'une fonction arange (). Reportez-vous au code ci-dessous pour mieux comprendre:

Importer Numpy comme NP
a = np.Arange (25)
Imprimer ('Les données dans le tableau sont: \ n', a)
vari = np.var (a)
imprimer ('\ n la variance du tableau est:', vari)

Tout d'abord, nous avons importé la bibliothèque Numpy dans le programme en tant que NP. La variable NP est utilisée pour représenter la bibliothèque Numpy dans tout le programme, et il est également utilisé pour appeler n'importe quelle fonction de la bibliothèque. Après cela, nous avons utilisé la fonction Arange () de la bibliothèque Numpy pour faire un tableau de 24 éléments à partir de 0 et se terminant à 24. L'Arange () est une autre fonction utile de la bibliothèque Numpy qui est utile lorsqu'il s'agit de problèmes de calcul.

À l'aide de la commande print (), nous avons montré les données du tableau calculé par la fonction Arange (). Le tableau est transmis à la fonction var () pour calculer sa variance, puis une autre commande print () est utilisée pour imprimer le résultat de la fonction de variance. La sortie est ci-dessous.

Exemple 3

La variance numpy est une fonction très utile de la langue python. Il aide à calculer la variance de tout type de données. Comme nous pouvons calculer la variance du tableau 1-D, la fonction var () peut être utilisée pour calculer la variance du tableau 2D. Comme indiqué ci-dessus, la fonction de variance est capable de calculer la variance des données en fonction de l'axe spécifié. Dans cet exemple, nous calculerons la variance du tableau 2D. Reportez-vous à l'exemple de code ci-dessous:

Importer Numpy comme NP
ary = [[1, 1, 1, 1],
[2, 2, 2, 2],
[3, 3, 3, 3],
[4, 4, 4, 4]]
print ("La variance du tableau dans axe = 0: \ n", np.var (ary))
imprimer ("\ n la variance du tableau dans l'axe = 0: \ n", np.var (ary, axe = 0))
imprimer ("\ n la variance du tableau dans l'axe = 1: \ n", np.var (ary, axe = 1))

Ici, un tableau 2D est défini et transmis à la fonction var () pour calculer la variance. Tout d'abord, nous avons calculé la variance du tableau aplati, puis la variance du tableau concernant l'axe 0, et enfin, la variance du tableau par rapport à l'axe 1. Toutes ces valeurs sont affichées à l'aide de l'instruction print (). Voir les résultats dans la sortie ci-dessous:

Conclusion

C'était un aperçu rapide de la fonction de variance Numpy dans le langage de programmation Python. La fonction de variance Numpy est le remplacement des 4 à 5 étapes du calcul de la variance. La fonction de variance Numpy est utilisée pour calculer rapidement la variance des données données. Avec l'aide d'exemples, nous avons appris comment fonctionne la fonction de variance Numpy dans un programme Python.