Var python что это
Numpy Variance | Что делает функция var() в Numpy
Функция дисперсии Numpy вычисляет дисперсию элементов массива Numpy. Он вычисляет среднее значение квадратов отклонений от среднего.
Numpy Variance | Что делает функция var() в Numpy
В сегодняшней статье мы узнаем о функции Numpy var (). Функция дисперсии Numpy вычисляет дисперсию элементов массива Numpy. Дисперсия вычисляет среднее значение квадратов отклонений от среднего, т. е.(abs(x – x.mean())**2)e. Среднее значение-это x.sum()/N, где(x) для массива x. Дисперсия по умолчанию используется для сплющенного массива, в противном случае-по указанной оси.
Дисперсия относится к ожиданию стандартного отклонения для переменной от ее среднего значения в терминах непрофессионала. Дисперсия Numpy вычисляет то же самое по массиву чисел. Более того, с улучшенной производительностью и алгоритмами вы получаете дисперсию в виде массива numpy взамен. В этом посте мы подробно рассмотрим эту функцию дисперсии.
Дисперсия относится к ожиданию стандартного отклонения для переменной от ее среднего значения в терминах непрофессионала. Дисперсия Numpy вычисляет то же самое по массиву чисел. Более того, с улучшенной производительностью и алгоритмами вы получаете дисперсию в виде массива numpy взамен. В этом посте мы подробно рассмотрим эту функцию дисперсии.
Параметр дисперсии Numpy
a = Массив, содержащий элементы, дисперсия которых должна быть вычислена
Axis = Значение по умолчанию равно none, что означает вычисление дисперсии 1D-сплющенного массива. Однако ось может быть int или кортежем ints. Если они хотят, чтобы дисперсия вычислялась вдоль какой-либо конкретной оси или осей соответственно. (Необязательно)
dtype = Тип данных, используемый при вычислении дисперсии. По умолчанию используется float64 для массивов целочисленного типа. Для массивов типов float это то же самое, что и массив
out = Альтернативный выходной массив, имеющий тот же размер, что и ожидаемый выходной массив. Но тип бросается, если это необходимо. (Необязательно)
Ddof = Относится к “Дельта-степеням свободы”: делитель, используемый при вычислении, равен N – ddof. Где N – количество элементов. ddof по умолчанию равен нулю. (Необязательно)
Возвращаемый тип функции Numpy var() в Python:
Возвращает дисперсию элементов данных входного массива. Если, возвращает новый массив, содержащий дисперсию; в противном случае ссылка на выходной массив
Возвращает дисперсию элементов данных входного массива. If возвращает новый массив, содержащий дисперсию; в противном случае возвращается ссылка на выходной массив.
Объяснение
В приведенном выше примере. Функция Numpy var() используется для вычисления дисперсии массива, созданного программистом. Необязательные параметры не являются обязательными при использовании функции в программах. Функции numpy var() точно возвращают дисперсию, передавая массив в качестве параметра.
Numpy Variance var() с желаемым типом
Numpy Variance var() с желаемым типом
Выход:
В приведенном выше примере сначала мы выводим дисперсию данного 1D-массива. Когда тип не включен. тип – это тип данных, который нам нужен при вычислении дисперсии. Он необязателен и по умолчанию имеет значение float64 для массивов целочисленного типа. Но когда мы включаем параметр type и устанавливаем его значение, отличное от значения по умолчанию. Получаем выходную дисперсию нужного типа. Аналогично, мы установили здесь тип float32 и float64 соответственно.
В приведенном выше примере сначала мы выводим дисперсию данного 1D-массива. Когда тип не включен. тип – это тип данных, который нам нужен при вычислении дисперсии. Он необязателен и по умолчанию имеет значение float64 для массивов целочисленного типа. Но когда мы включаем параметр type и устанавливаем его значение, отличное от значения по умолчанию. Получаем выходную дисперсию нужного типа. Аналогично, мы установили здесь тип float32 и float64 соответственно.
Функция дисперсии Numpy в Python для многомерного массива
Объяснение:
В приведенном выше примере функция вычисляет заданную дисперсию многомерного массива вместе с параметром оси. Когда ось равна none, что является значением по умолчанию, она вычисляет дисперсию сплющенного массива. Когда ось равна 0, она вычисляет заданную дисперсию многомерного массива вдоль направления строк. И когда ось равна 1, он вычисляет дисперсию вдоль направления столбцов.
В приведенном выше примере функция вычисляет заданную дисперсию многомерного массива вместе с параметром оси. Когда ось равна none, что является значением по умолчанию, она вычисляет дисперсию сплющенного массива. Когда ось равна 0, она вычисляет заданную дисперсию многомерного массива вдоль направления строк. И когда ось равна 1, он вычисляет дисперсию вдоль направления столбцов.
Statistics var() вычисляет дисперсию заданных элементов массива точно так же, как функция Numpy var (). Однако он не очень хорошо работает с многомерным массивом, потому что:
Модуль статистики не создает многомерных массивов. Нам нужна библиотека Numpy
Кроме того, нет параметра, позволяющего определить, к какой оси относится дисперсия.
Синтаксис статистики var()
Синтаксис статистики var():
Используйте этот параметр, где данные представляют собой массив допустимых чисел, включая десятичные и дробные значения. И, bar – это среднее значение данных. Этот параметр является
Используйте этот параметр, где данные представляют собой массив допустимых чисел, включая десятичные и дробные значения. А bar – это среднее значение данных. Этот параметр является необязательным. Если это не указано, то среднее значение вычисляется автоматически.
Пример статистики var()
Дисперсия массива без NumPy
Мы можем рассчитать дисперсию без использования модуля Numpy. Следующий пример иллюстрирует,
Во-первых, дисперсия зависит от квадрата разности между величиной и ее средним значением. В результате, чем больше значения удаляются от среднего, тем больше будет дисперсия. В приведенном выше примере мы создали функцию с именем variance (), которая принимает массив и его длину и возвращает его дисперсию. Сначала вычисляется среднее значение, а затем сумма
Вывод
В заключение эта статья предоставляет вам всю информацию о функции Numpy variance в Python. Функция дисперсии используется для нахождения дисперсии заданного набора данных. Импорт модуля Numpy дает доступ к созданию ndarray и выполнению таких операций, как среднее стандартное отклонение. Более того, дисперсия над ним осуществляется с помощью специальных функций, встроенных в сам модуль Numpy. Вы можете обратиться к приведенным выше примерам для любых запросов, касающихся функции Numpy var() в Python.
Однако, если у вас есть какие-либо сомнения или вопросы, дайте мне знать в разделе комментариев ниже. Я постараюсь помочь вам как можно скорее.
Однако, если у вас есть какие-либо сомнения или вопросы, дайте мне знать в разделе комментариев ниже. Я постараюсь помочь вам как можно скорее.
Функция vars() в Python
В этой статье мы рассмотрим использование функции Python vars(), которая возвращает атрибут __dict__ объекта.
Это редкая функция, но она полезна в определенных ситуациях.
Синтаксис Python vars()
Эта функция принимает объект obj и имеет форму:
Здесь obj может быть любым модулем, классом или экземпляром класса и т. д.
Здесь есть несколько случаев, в зависимости от типа аргумента и количества аргументов.
Давайте теперь рассмотрим несколько примеров, связанных с разными объектами.
Использование vars() без аргументов
Как упоминалось ранее, она будет действовать как метод locals() и вернет словарь локальной таблицы символов.
Использование для объекта класса
Как вы можете заметить, для экземпляра класса vars() вернула все соответствующие атрибуты a и b вместе с их значениями.
Тогда как в случае класса MyClass он инкапсулирован в main модуле и имеет метод __init__ вместе с атрибутом __dict__ класса.
Так что удобнее, если вы можете вызвать эту функцию напрямую, а не вызывать dunder методы. (Хотя разницы как таковой нет)
Это покажет все соответствующие атрибуты и методы экземпляра для обоих классов.
Использование vars() в модуле
Мы также можем использовать эту функцию в модуле, чтобы узнать все содержащиеся в нем методы, а также другую важную информацию и даже строки документации.
Пример вывода (последние несколько строк)
Вывод
В этой статье мы рассмотрели функцию Python vars(), которая полезна, если вы хотите быстро получить атрибуты и все репрезентативные методы любого класса / модуля / объекта.
Основы языка программирования Python за 10 минут
На сайте Poromenos’ Stuff была
опубликована статья, в которой, в сжатой форме,
рассказывают об основах языка Python. Я предлагаю вам перевод этой статьи. Перевод не дословный. Я постарался подробнее объяснить некоторые моменты, которые могут быть непонятны.
Если вы собрались изучать язык Python, но не можете найти подходящего руководства, то эта
статья вам очень пригодится! За короткое время, вы сможете познакомиться с
основами языка Python. Хотя эта статья часто опирается
на то, что вы уже имеете опыт программирования, но, я надеюсь, даже новичкам
этот материал будет полезен. Внимательно прочитайте каждый параграф. В связи с
сжатостью материала, некоторые темы рассмотрены поверхностно, но содержат весь
необходимый метриал.
Основные свойства
Python не требует явного объявления переменных, является регистро-зависим (переменная var не эквивалентна переменной Var или VAR — это три разные переменные) объектно-ориентированным языком.
Синтаксис
Во первых стоит отметить интересную особенность Python. Он не содержит операторных скобок (begin..end в pascal или <..>в Си), вместо этого блоки выделяются отступами: пробелами или табуляцией, а вход в блок из операторов осуществляется двоеточием. Однострочные комментарии начинаются со знака фунта «#», многострочные — начинаются и заканчиваются тремя двойными кавычками «»»»».
Чтобы присвоить значение пременной используется знак «=», а для сравнения —
«==». Для увеличения значения переменной, или добавления к строке используется оператор «+=», а для уменьшения — «-=». Все эти операции могут взаимодействовать с большинством типов, в том числе со строками. Например
Структуры данных
Вы можете использовать часть массива, задавая первый и последний индекс через двоеточие «:». В таком случае вы получите часть массива, от первого индекса до второго не включительно. Если не указан первый элемент, то отсчет начинается с начала массива, а если не указан последний — то масив считывается до последнего элемента. Отрицательные значения определяют положение элемента с конца. Например:
Строки
Строки в Python обособляются кавычками двойными «»» или одинарными «’». Внутри двойных ковычек могут присутствовать одинарные или наоборот. К примеру строка «Он сказал ‘привет’!» будет выведена на экран как «Он сказал ‘привет’!». Если нужно использовать строку из несколько строчек, то эту строку надо начинать и заканчивать тремя двойными кавычками «»»»». Вы можете подставить в шаблон строки элементы из кортежа или словаря. Знак процента «%» между строкой и кортежем, заменяет в строке символы «%s» на элемент кортежа. Словари позволяют вставлять в строку элемент под заданным индексом. Для этого надо использовать в строке конструкцию «%(индекс)s». В этом случае вместо «%(индекс)s» будет подставлено значение словаря под заданным индексом.
Операторы
Операторы while, if, for составляют операторы перемещения. Здесь нет аналога оператора select, так что придется обходиться if. В операторе for происходит сравнение переменной и списка. Чтобы получить список цифр до числа — используйте функцию range( ). Вот пример использования операторов
if rangelist[ 1 ] == 2 :
print «The second item (lists are 0-based) is 2»
elif rangelist[ 1 ] == 3 :
print «The second item (lists are 0-based) is 3»
else :
print «Dunno»
while rangelist[ 1 ] == 1 :
pass
Функции
# Следующая запись эквивалентна def f(x): return x + 1
functionvar = lambda x: x + 1
>>> print functionvar( 1 )
2
Классы
Язык Python ограничен в множественном наследовании в классах. Внутренние переменные и внутренние методы классов начинаются с двух знаков нижнего подчеркивания «__» (например «__myprivatevar»). Мы можем также присвоить значение переменной класса извне. Пример:
Исключения
Исключения в Python имеют структуру try—except [exceptionname]:
def somefunction():
try :
# Деление на ноль вызывает ошибку
10 / 0
except ZeroDivisionError :
# Но программа не «Выполняет недопустимую операцию»
# А обрабатывает блок исключения соответствующий ошибке «ZeroDivisionError»
print «Oops, invalid.»
Импорт
Внешние библиотеки можно подключить процедурой «import [libname]», где [libname] — название подключаемой библиотеки. Вы так же можете использовать команду «from [libname] import [funcname]», чтобы вы могли использовать функцию [funcname] из библиотеки [libname]
import random #Импортируем библиотеку «random»
from time import clock #И заодно функцию «clock» из библиотеки «time»
Работа с файловой системой
Python имеет много встроенных библиотек. В этом примере мы попробуем сохранить в бинарном файле структуру списка, прочитать ее и сохраним строку в текстовом файле. Для преобразования структуры данных мы будем использовать стандартную библиотеку «pickle»
myfile = file (r «C:\text.txt» )
>>> print myfile.read()
‘This is a sample string’
myfile.close()
Особенности
def myfunc():
# Выводит 5
print number
def anotherfunc():
# Это вызывает исключение, поскольку глобальная апеременная
# не была вызванна из функции. Python в этом случае создает
# одноименную переменную внутри этой функции и доступную
# только для операторов этой функции.
print number
number = 3
def yetanotherfunc():
global number
# И только из этой функции значение переменной изменяется.
number = 3
Эпилог
Разумеется в этой статье не описываются все возможности Python. Я надеюсь что эта статья поможет вам, если вы захотите и в дальнейшем изучать этот язык программирования.
Преимущества Python
Что означает var, = что-то в Python? Конкатенация строк?
Я изучаю Python и читаю пример сценария, который включает в себя некоторые определения переменных, которые выглядят так:
Если я печатаю вывод, я получаю результирующий вывод оболочки, связанный вместе, поэтому я знаю, что он объединяет переменные. Но я не могу найти никакой ссылки на Конвенцию в любом из документов. Может ли кто-нибудь объяснить мне это, чтобы я точно знал, что использую его правильно?
5 ответов
is кортеж задание. Соответствующие части назначаются, поэтому вышеизложенное эквивалентно:
в вашем случае, call_command() возвращает кортеж из двух элементов (что и есть process.communicate() returns). Вы назначаете первый output и _ (что на самом деле является именем переменной, обычно используемым для имени чего-то, когда вам все равно значение).
здесь есть два соглашения:
нет, это не конкатенация строк. The _ само по себе ничего не значит в Python.
в Python, функция может возвращать более одного значения, и вы можете назначить несколько переменных в одном операторе. Сочетание этих двух функций позволяет писать код, например:
существует общее соглашение в языках, которые поддерживают работу с несколькими значениями, такими как это, называя один _ означает «мне действительно все равно, что в итоге в этом переменная.»В вашем примере функция call_command возвращает то, что команда записывает в стандартный вывод в своем первом возвращаемом значении, и то, что записывается в стандартную ошибку во втором. Тот, кто закодировал это, очевидно, не заботился об ошибках, сообщаемых командами.
выходная конкатенация, которую вы упомянули, должна произойти в другом месте.
globals, locals, vars, dir – инспектируем переменные
Программист на Python может узнать, какие именно переменные определенны в данный момент в интерпретаторе. Переменные можно разделить на локальные и глобальные. Глобальные определены на верхнем уровне кода снаружи функций и классов (грубо говоря без отступов слева). Локальные переменные наоборот определены внутри своих зон видимости, ограниченных классами и функциями.
Функция globals() выдает словарь глобальных переменных (ключ – имя переменной). Функция locals() возвращает словарь только локальных переменных. Пример:
Еще важно знать, что в список переменных входят не только простые переменные, которые вы определяете через знак присваивания, но и функции, классы и импортированные модули!
Через словари из locals() и globals() переменные можно не только читать, но и создавать, перезаписывать и удалять:
В глобальном контексте все три функции возвращают одно и тоже – глобальные переменные. Проверьте:
Без параметров dir() возвращает список имен переменных. В глобальном контексте – глобальных переменных, в локальном – список имен локальных переменных.
Все рассмотренные выше функции являются встроенными и не требуют импортов.
В отличие он некоторых других языков в Python блоки типа for, if, while, with не создают областей видимости (scope) для переменных, то есть переменная внутри и снаружи блока будет одна и та же:
Частая ошибка – затирание внешней переменной в цикле for:
Зоны видимости отделяются только функциями, классами и модулями. Здесь все переменные x – разные:
Самая широкая зона видимости называется builtin. В нее попадают все имена, известные интерпретатору в данный момент, включая вещи импортированные из других модулей.
Казалось бы мы затерли pi, но мы затерли его лишь в глобальной области видимости. Повторно импортируя pi, мы получаем старую переменную с тем же адресом, иными словами мы достаем ее из builtin области в global.
Специально для канала @pyway. Подписывайтесь на мой канал в Телеграм @pyway 👈