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Calcul de la variance

Il est important de comprendre, au moins en partie, ce que font les fonctions courantes sous le capot. Même si vous savez peut-être déjà calculer une variance, ce cours s'adresse aux débutants et ne le présume pas. Dans cet exercice, nous allons calculer explicitement la variance de la longueur des pétales d'Iris veriscolor à l'aide des équations présentées dans les vidéos. Nous utiliserons ensuite np.var() pour la calculer.

Cette activité fait partie du cours

Réflexion statistique en Python (Partie 1)

Voir le cours

Instructions de l’exercice

  • Créez un tableau nommé differences qui correspond à la différence entre les longueurs de pétales (versicolor_petal_length) et la longueur moyenne des pétales. La variable versicolor_petal_length est déjà présente dans votre espace de travail sous forme de tableau NumPy, vous pouvez donc tirer parti des opérations vectorisées de NumPy.
  • Mettez au carré chaque élément de ce tableau. Par exemple, x**2 met au carré chaque élément du tableau x. Enregistrez le résultat dans diff_sq.
  • Calculez la moyenne des éléments de diff_sq avec np.mean(). Enregistrez le résultat dans variance_explicit.
  • Calculez la variance de versicolor_petal_length avec np.var(). Enregistrez le résultat dans variance_np.
  • Affichez à la fois variance_explicit et variance_np dans un seul appel à print pour vérifier qu'ils concordent.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Array of differences to mean: differences


# Square the differences: diff_sq


# Compute the mean square difference: variance_explicit


# Compute the variance using NumPy: variance_np


# Print the results

Modifier et exécuter le code