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Variance और standard deviation

Variance और standard deviation किसी वैरिएबल के spread को नापने के दो सबसे आम तरीके हैं, और आप इस अभ्यास में इन्हें निकालने का अभ्यास करेंगे। Spread महत्वपूर्ण है क्योंकि यह अपेक्षाएँ तय करने में मदद करता है। उदाहरण के लिए, अगर कोई सेल्सपर्सन रोज़ाना औसतन 20 प्रोडक्ट बेचता है, लेकिन standard deviation 10 प्रोडक्ट है, तो संभव है कि कुछ दिनों में वह 40 प्रोडक्ट बेचे, लेकिन कुछ दिनों में केवल एक या दो ही। इस तरह की जानकारी खासतौर पर तब अहम होती है जब आप पूर्वानुमान लगाते हैं।

pandas को pd, numpy को np, और matplotlib.pyplot को plt के रूप में इम्पोर्ट किया गया है; food_consumption DataFrame भी उपलब्ध है।

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Statistics परिचय

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • .groupby() और .agg() मेथड्स का उपयोग करके हर food_category के लिए co2_emission की variance और standard deviation निकालिए; variance और standard deviation के मानों की तुलना कीजिए।
  • food_category में beef के लिए co2_emission का हिस्टोग्राम बनाइए और प्लॉट दिखाइए।
  • food_category में eggs के लिए co2_emission का हिस्टोग्राम बनाइए और प्लॉट दिखाइए।

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Print variance and sd of co2_emission for each food_category
print(food_consumption.____('____')['____'].agg([____]))

# Create histogram of co2_emission for food_category 'beef'
food_consumption[____]['____'].____()
plt.show()

# Create histogram of co2_emission for food_category 'eggs'
plt.figure()
food_consumption[____]['____'].____()
plt.show()
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