numpy.var(arr, axis = None)
: Calcule la varianza de los datos dados (elementos de array) a lo largo del eje especificado (si corresponde).
Ejemplo :
x = 1 1 1 1 1
Desviación estándar = 0 . Varianza = 0y = 9, 2, 5, 4, 12, 7, 8, 11, 9, 3, 7, 4, 12, 5, 4, 10, 9, 6, 9, 4
Paso 1: Media de distribución 4 = 7
Paso 2: Suma de (x – x.mean())**2 = 178
Paso 3: Hallar la media = 178/20 = 8,9
Este resultado es la varianza .
Parámetros:
arr : [array_like] array de entrada.
eje : [int o tuplas de int] eje a lo largo del cual queremos calcular la varianza. En caso contrario, se consideraráarr
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.
out : [ndarray, opcional] Distinto array en el que queremos colocar el resultado. La array debe tener las mismas dimensiones que la salida esperada.
dtype: [tipo de datos, opcional] Tipo que deseamos al calcular la varianza.Resultados: varianza de la array (un valor escalar si el eje no es ninguno) o array con valores de varianza a lo largo del eje especificado.
Código #1:
# Python Program illustrating # numpy.var() method import numpy as np # 1D array arr = [20, 2, 7, 1, 34] print("arr : ", arr) print("var of arr : ", np.var(arr)) print("\nvar of arr : ", np.var(arr, dtype = np.float32)) print("\nvar of arr : ", np.var(arr, dtype = np.float64))
Producción :
arr : [20, 2, 7, 1, 34] var of arr : 158.16 var of arr : 158.16 var of arr : 158.16
Código #2:
# Python Program illustrating # numpy.var() method import numpy as np # 2D array arr = [[2, 2, 2, 2, 2], [15, 6, 27, 8, 2], [23, 2, 54, 1, 2, ], [11, 44, 34, 7, 2]] # var of the flattened array print("\nvar of arr, axis = None : ", np.var(arr)) # var along the axis = 0 print("\nvar of arr, axis = 0 : ", np.var(arr, axis = 0)) # var along the axis = 1 print("\nvar of arr, axis = 1 : ", np.var(arr, axis = 1))
Producción :
var of arr, axis = None : 236.14000000000004 var of arr, axis = 0 : [ 57.1875 312.75 345.6875 9.25 0. ] var of arr, axis = 1 : [ 0. 77.04 421.84 269.04]
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por Mohit Gupta_OMG 🙂 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA