np.mean/median/std/var का इस्तेमाल
चार core measures: average, middle, spread, और squared spread।
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Syntax
np.mean(arr)
np.median(arr)
np.std(arr)
np.var(arr)np.mean/median/std/var
mean, median, std, और var data के centre और spread को summarize करते हैं। Variance mean से average squared distance है और std इसका square root है। 2-D data पर, columns या rows summarize करने के लिए axis pass करें।
Note:
var, std squared के बराबर है।
उदाहरण: np.mean/median/std/var
import numpy as np
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(np.mean(data), np.median(data))
print(np.var(data).round(3), np.std(data).round(3))
print("column means:", np.mean(data, axis=0))
# Output:
# 3.5 3.5
# 2.917 1.708
# column means: [2.5 3.5 4.5]Related Topics
{# common_mistakes/chapter_summary/browser_support: on Hindi pages the
view already swaps in the hi_ translation fields (or blanks these
out if untranslated), so this renders correctly for both languages
without a lang_code check here. #}
आम गलतियां
- यह भूल जाना कि var units squared हैं
- mean को distort करने वाले outliers ignore करना
- गलत axis इस्तेमाल करना
चैप्टर सारांश
- mean centre देता है
- median outliers resist करता है
- var std squared है
- axis column या row summaries चुनता है
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