Hàm var[] mảng NumPy trong Python được sử dụng để tính toán phương sai số học của các phần tử mảng cùng với trục hoặc nhiều trục được chỉ định. Chúng tôi nhận được Phương sai bằng cách tính tổng của tất cả các giá trị trong một mảng Numpy chia cho tổng số giá trị
Theo mặc định, phương sai được lấy từ mảng phẳng [từ tất cả các phần tử mảng], Hàm này tính trung bình của bình phương độ lệch so với giá trị trung bình, i. e. , var=mean[abs[x–x.mean[]]**2]e. Giá trị trung bình là x.sum[]/N, trong đó
# Syntax of numpy.var[]
numpy.var[a, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=, *, where=]
# Syntax of numpy.var[]
numpy.var[a, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=, *, where=]
1. Ví dụ nhanh về hàm phương sai
Nếu bạn đang vội, dưới đây là một số ví dụ nhanh về hàm phương sai NumPy trong Python
# Below are a quick examples
# Example 1: Use numpy.var[] function
arr2 = np.var[arr]
# Example 2: Get the numpy var[] of 1-D array
arr = np.array[[2, 7, 5, 8, 9, 4]]
arr1 = np.var[arr]
# Example 3: Get the var[] value of an array
# with specified datatype
arr2 = np.var[arr, dtype = np.float32]
# Example 4: Get the var[] of arr float64 data
arr2 = np.var[arr, dtype = np.float64]
# Example 5: Get the var[] with 2-D array
arr = np.array[[[3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8]]]
arr2 = np.var[arr]
# Example 6: Get the var[] values over row
# for each of 4 columns
arr2 = np.var[arr, axis = 0]
# Example 7: Get the var[] values over column
# for each of 2 rows
arr2 = np.var[arr, axis = 1]
2. Cú pháp của hàm NumPy var[]
Sau đây là cú pháp của hàm
# Syntax of numpy.var[]
numpy.var[a, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=, *, where=]
# Syntax of numpy.var[]
numpy.var[a, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=, *, where=]
2. 1 Tham số của var[]
Sau đây là các tham số của hàm var[]
4 – giống như mảng. Một mảng chứa các phần tử có phương sai mong muốn. Nếu arr không phải là một mảng, một chuyển đổi sẽ được thực hiện# Syntax of numpy.var[] numpy.var[a, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=, *, where=]
5– [Không có hoặc int hoặc bộ số nguyên, tùy chọn]. Trục hoặc các trục dọc theo đó phương sai được tính toán. Mặc định là tính toán phương sai của mảng phẳng. trục = 0 có nghĩa là phương sai dọc theo cột và trục = 1 có nghĩa là phương sai dọc theo hàng# Syntax of numpy.var[] numpy.var[a, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=, *, where=]
6 – Đây là tham số tùy chọn chỉ định loại dữ liệu chúng tôi mong muốn trong khi tính toán phương sai. Mặc định là float64 cho mảng kiểu số nguyên. Đối với mảng kiểu float cũng giống như kiểu mảng# Syntax of numpy.var[] numpy.var[a, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=, *, where=]
7 – Đây là một tham số tùy chọn, Một mảng đầu ra thay thế phải có cùng kích thước với đầu ra dự kiến. Nhưng loại được đúc nếu cần thiết# Syntax of numpy.var[] numpy.var[a, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=, *, where=]
8 – Nếu điều này được đặt thành True, các trục bị giảm sẽ được để lại trong kết quả dưới dạng kích thước với kích thước một. Với tùy chọn này, kết quả sẽ phát chính xác so với mảng ban đầu. Đối với giá trị mặc định, keepdims sẽ không được chuyển qua phương thức var[] của các lớp con của ndarray# Syntax of numpy.var[] numpy.var[a, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=, *, where=]
9 – Các phần tử cần đưa vào phương sai, giá trị phải là array_like của bool, tùy chọn# Syntax of numpy.var[] numpy.var[a, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=, *, where=]
2. 2 Giá trị trả về của NumPy var[]
Nó trả về phương sai số học của mảng [giá trị vô hướng nếu trục không có] hoặc một mảng có giá trị phương sai dọc theo trục đã chỉ định
3. sử dụng numpy. hàm var[]
Ta có thể dùng hàm Numpy var[] dùng để tính phương sai của mảng. Các hàm này trả về phương sai một cách chính xác bằng cách chuyển_______0_______4 làm tham số
import numpy as np
# create array
arr = np.arange[15]
# Use numpy.var[] function
arr2 = np.var[arr]
print[arr2]
# Output
# 18.666666666666668
4. Nhận NumPy var[] của Mảng 1-D
Lấy một mảng NumPy một chiều và tính toán phương sai của mảng bằng cách sử dụng hàm
# Syntax of numpy.var[]
numpy.var[a, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=, *, where=]
import numpy as np
# Create 1D array
arr = np.array[[2, 7, 5, 8, 9, 4]]
# Get the numpy var[] of 1-D array
arr1 = np.var[arr]
print[arr1]
# Output
# 5.8055555555555545
5. Sử dụng tham số kiểu dữ liệu
Hãy sử dụng tham số
# Syntax of numpy.var[]
numpy.var[a, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=, *, where=]
import numpy as np
# create array
arr = np.arange[15]
# Use numpy.var[] function
arr2 = np.var[arr]
print[arr2]
# Output
# 18.666666666666668
import numpy as np
# create array
arr = np.arange[15]
# Use numpy.var[] function
arr2 = np.var[arr]
print[arr2]
# Output
# 18.666666666666668
# Get the var[] value of an array
# with specified datatype
arr2 = np.var[arr, dtype = np.float32]
print[arr2]
# Output
# 5.805556
# Get the var[] of arr float64 data
arr2 = np.var[arr, dtype = np.float64]
print[arr2]
# Output
# 5.8055555555555545
6. Nhận NumPy var[] với mảng 2 chiều
Hàm này cũng được sử dụng để tính toán var[] của mảng 2-D NumPy, Theo mặc định, hàm này xem xét tất cả các phần tử để tính phương sai. Bạn có thể thay đổi hành vi này bằng cách sử dụng tham số trục
# Create 2-D array
arr = np.array[[[3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8]]]
# Get the var[] with 2-D array
arr2 = np.var[arr]
print[arr2]
# Output
# 5.25
7. Lấy phương sai với mảng 2-D NumPy dọc theo trục
Chúng ta cũng có thể tính phương sai của mảng NumPy cùng với một trục đã chỉ định. Nếu muốn tính phương sai của từng hàng, chúng ta sẽ truyền tham số
import numpy as np
# create array
arr = np.arange[15]
# Use numpy.var[] function
arr2 = np.var[arr]
print[arr2]
# Output
# 18.666666666666668
var[]. Tương tự, để tính phương sai của từng cột, hãy sử dụng
import numpy as np
# create array
arr = np.arange[15]
# Use numpy.var[] function
arr2 = np.var[arr]
print[arr2]
# Output
# 18.666666666666668
# Get the var[] values over row
# for each of 4 columns
arr2 = np.var[arr, axis = 0]
print[arr2]
# Output
# [0.25 0.25 0.25 0.25]
# Get the var[] values over column
# for each of 2 rows
arr2 = np.var[arr, axis = 1]
print[arr2]
# Output
# [5. 5.]
8. Phần kết luận
Trong bài viết này, tôi đã giải thích cách tính phương sai số học của mảng NumPy cùng với trục được chỉ định và nhiều trục. Cũng giải thích cách sử dụng tham số tùy chọn dtype để thay đổi kiểu dữ liệu trả về