Función Numpy recarray.var() | Python

En numpy, las arrays pueden tener tipos de datos que contienen campos, de forma análoga a las columnas en una hoja de cálculo. Un ejemplo es [(a, int), (b, float)], donde cada entrada en la array es un par de (int, float). Normalmente, se accede a estos atributos mediante búsquedas en diccionarios como arr['a'] and arr['b'].

Las arrays de registros permiten acceder a los campos como miembros de la array, utilizando arr.a and arr.b. numpy.recarray.var()La función devuelve la varianza de los elementos de la array, a lo largo del eje dado.

Sintaxis: numpy.recarray.var(axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=False)

Parámetros:
eje : [int o tuplas de int] eje sobre el que queremos calcular la varianza. De lo contrario, considerará que arr está aplanado (funciona en todos los ejes). eje = 0 significa variación a lo largo de la columna y eje = 1 significa variación a lo largo de la fila.
dtype: [tipo de datos, opcional] Tipo que deseamos al calcular la varianza.
out : [ndarray, opcional] Una ubicación en la que se almacena el resultado.
  -> Si se proporciona, debe tener una forma a la que se transmitan las entradas.
  -> Si no se proporciona o Ninguno, se devuelve una array recién asignada.
ddof : [int, opcional] Delta Grados de Libertad”: el divisor utilizado en el cálculo es N – ddof, donde N representa el número de elementos. Por defecto, ddof es cero.
Keepdims:[bool, opcional] Si se establece en True, los ejes que se reducen se dejan en el resultado como dimensiones con tamaño uno. Con esta opción, el resultado se transmitirá correctamente contra la array de entrada.

Devuelve: [ndarray] Si out=None, devuelve una nueva array que contiene la varianza; de lo contrario, se devuelve una referencia a la array de salida.

Código #1:

# Python program explaining
# numpy.recarray.var() method 
  
# importing numpy as geek
import numpy as geek
  
# creating input array with 2 different field 
in_arr = geek.array([[(5.0, 2), (3.0, -4), (6.0, 9)],
                     [(9.0, 1), (5.0, 4), (-12.0, -7)]],
                     dtype =[('a', float), ('b', int)])
  
print ("Input array : ", in_arr)
  
# convert it to a record array,
# using arr.view(np.recarray)
rec_arr = in_arr.view(geek.recarray)
print("Record array of float: ", rec_arr.a)
print("Record array of int: ", rec_arr.b)
  
# applying recarray.var methods
# to float record array along axis 1
out_arr = rec_arr.a.var(axis = 1)
print ("Output array containing variance along axis 1: ", out_arr) 
  
# applying recarray.var methods
# to float record array along axis 0
out_arr = rec_arr.a.var(axis = 0)
print ("Output array containing variance along axis 0: ", out_arr) 
  
# applying recarray.var methods
# to float record array along default axis
out_arr = rec_arr.a.var()
print ("Output array containing variance along default axis : ", out_arr) 
  
  
# applying recarray.var methods
# to int record array along axis 1
out_arr = rec_arr.b.var(axis = 1)
print ("Output array containing variance along axis 1: ", out_arr) 
  
# applying recarray.var methods
# to int record array along axis 0
out_arr = rec_arr.b.var(axis = 0)
print ("Output array containing variance along axis 0: ", out_arr) 
  
# applying recarray.var methods
# to int record array along default axis
out_arr = rec_arr.b.var()
print ("Output array containing variance along default axis : ", out_arr) 

Input array :  [[(  5.,  2) (  3., -4) (  6.,  9)]
 [(  9.,  1) (  5.,  4) (-12., -7)]]
Record array of float:  [[  5.   3.   6.]
 [  9.   5. -12.]]
Record array of int:  [[ 2 -4  9]
 [ 1  4 -7]]
Output array containing variance along axis 1:  [ 1.55555556 82.88888889]
Output array containing variance along axis 0:  [ 4.  1. 81.]
Output array containing variance along default axis :  46.22222222222222
Output array containing variance along axis 1:  [28.22222222 21.55555556]
Output array containing variance along axis 0:  [ 0.25 16.   64.  ]
Output array containing variance along default axis :  27.138888888888882