Variance निकालना
यह समझना ज़रूरी है कि आम तौर पर इस्तेमाल होने वाले फंक्शन्स अंदर से क्या करते हैं। हो सकता है आप पहले से variance निकालना जानते हों, लेकिन यह एक शुरुआती कोर्स है जो ऐसा मानकर नहीं चलता। इस अभ्यास में, हम वीडियो में चर्चा की गई समीकरणों का उपयोग करके Iris veriscolor की petal length का variance स्पष्ट रूप से निकालेंगे। उसके बाद हम np.var() का उपयोग करके भी इसे compute करेंगे.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Statistical Thinking in Python (Part 1)
अभ्यास निर्देश
differencesनाम का एक array बनाएँ, जो petal lengths (versicolor_petal_length) और mean petal length के बीच का अंतर हो। वैरिएबलversicolor_petal_lengthपहले से ही आपके namespace में एक NumPy array के रूप में मौजूद है, इसलिए आप NumPy के vectorized ऑपरेशन्स का लाभ ले सकते हैं.- इस array के प्रत्येक एलिमेंट का square करें। उदाहरण के लिए,
x**2arrayxके हर एलिमेंट का square करता है। नतीजाdiff_sqके रूप में स्टोर करें. np.mean()का उपयोग करकेdiff_sqके एलिमेंट्स का mean compute करें। नतीजाvariance_explicitके रूप में स्टोर करें.np.var()का उपयोग करकेversicolor_petal_lengthका variance compute करें। नतीजाvariance_npके रूप में स्टोर करें.- दोनों
variance_explicitऔरvariance_npको एक हीprintकॉल में प्रिंट करें ताकि आप जाँच सकें कि वे एक-दूसरे के अनुरूप हैं.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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