บทช่วยสอนงูหลาม

Python HOME แนะนำ Python Python เริ่มต้น ไวยากรณ์หลาม ความคิดเห็นหลาม ตัวแปรหลาม ประเภทข้อมูลหลาม ตัวเลขหลาม Python Casting Python Strings Python Booleans ตัวดำเนินการ Python รายการหลาม Python Tuples ชุดหลาม พจนานุกรม Python Python If...Else Python ในขณะที่ลูป Python สำหรับลูป ฟังก์ชั่นหลาม Python Lambda Python Arrays Python คลาส/วัตถุ มรดกหลาม Python Iterators ขอบเขตหลาม โมดูล Python วันที่หลาม คณิตศาสตร์หลาม Python JSON Python RegEx Python PIP Python ลอง...ยกเว้น อินพุตผู้ใช้ Python การจัดรูปแบบสตริงหลาม

การจัดการไฟล์

การจัดการไฟล์ Python Python อ่านไฟล์ Python เขียน/สร้างไฟล์ Python ลบไฟล์

โมดูล Python

กวดวิชา NumPy เกมส์หมีแพนด้า กวดวิชา Scipy

Python Matplotlib

บทนำ Matplotlib Matplotlib เริ่มต้น Matplotlib Pyplot Matplotlib พล็อต เครื่องหมาย Matplotlib Matplotlib Line ป้ายกำกับ Matplotlib Matplotlib Grid แผนย่อย Matplotlib Matplotlib Scatter Matplotlib บาร์ Matplotlib Histograms Matplotlib แผนภูมิวงกลม

การเรียนรู้ของเครื่อง

เริ่มต้น โหมดค่ามัธยฐาน ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน เปอร์เซ็นไทล์ การกระจายข้อมูล การกระจายข้อมูลปกติ พล็อตกระจาย การถดถอยเชิงเส้น การถดถอยพหุนาม การถดถอยพหุคูณ มาตราส่วน รถไฟ/ทดสอบ ต้นไม้การตัดสินใจ

Python MySQL

MySQL เริ่มต้น MySQL สร้างฐานข้อมูล MySQL สร้างตาราง MySQL Insert MySQL Select MySQL Where MySQL สั่งซื้อโดย MySQL Delete MySQL Drop Table MySQL Update MySQL Limit MySQL เข้าร่วม

Python MongoDB

MongoDB เริ่มต้น MongoDB สร้างฐานข้อมูล MongoDB สร้างคอลเล็กชัน MongoDB แทรก MongoDB ค้นหา แบบสอบถาม MongoDB MongoDB Sort MongoDB ลบ MongoDB Drop Collection อัพเดท MongoDB MongoDB Limit

การอ้างอิงหลาม

ภาพรวมของ Python ฟังก์ชันในตัวของ Python Python String Methods Python List Methods วิธีพจนานุกรม Python วิธี Python Tuple Python Set Methods วิธีไฟล์ Python คีย์เวิร์ด Python ข้อยกเว้นของ Python คำศัพท์หลาม

การอ้างอิงโมดูล

โมดูลสุ่ม โมดูลคำขอ โมดูลสถิติ โมดูลคณิตศาสตร์ โมดูล cMath

Python ฮาวทู

ลบรายการที่ซ้ำกัน ย้อนกลับสตริง เพิ่มสองตัวเลข

ตัวอย่าง Python

ตัวอย่าง Python Python Compiler แบบฝึกหัดหลาม แบบทดสอบ Python ใบรับรอง Python

การเรียนรู้ของเครื่อง - การกระจายข้อมูล


การกระจายข้อมูล

ก่อนหน้านี้ในบทช่วยสอนนี้ เราได้ทำงานกับข้อมูลจำนวนเล็กน้อยในตัวอย่างของเรา เพื่อทำความเข้าใจแนวคิดที่แตกต่างกัน

ในโลกแห่งความเป็นจริง ชุดข้อมูลมีขนาดใหญ่กว่ามาก แต่การรวบรวมข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงอาจเป็นเรื่องยาก อย่างน้อยก็ในช่วงเริ่มต้นของโครงการ

เราจะรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างไร

ในการสร้างชุดข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับการทดสอบ เราใช้โมดูล Python NumPy ซึ่งมาพร้อมกับวิธีต่างๆ มากมายในการสร้างชุดข้อมูลแบบสุ่ม ขนาดใดก็ได้

ตัวอย่าง

สร้างอาร์เรย์ที่มี 250 ลอยสุ่มระหว่าง 0 ถึง 5:

import numpy

x = numpy.random.uniform(0.0, 5.0, 250)

print(x)

ฮิสโตแกรม

เพื่อให้เห็นภาพชุดข้อมูล เราสามารถวาดฮิสโตแกรมด้วยข้อมูลที่เรารวบรวมได้

เราจะใช้โมดูล Python Matplotlib เพื่อวาดฮิสโตแกรม

เรียนรู้เกี่ยวกับโมดูล Matplotlib ใน บทช่วย สอน Matplotlibของ เรา

ตัวอย่าง

วาดฮิสโตแกรม:

import numpy
import matplotlib.pyplot as plt

x = numpy.random.uniform(0.0, 5.0, 250)

plt.hist(x, 5)
plt.show()

ผลลัพธ์:

ฮิสโตแกรมอธิบาย

เราใช้อาร์เรย์จากตัวอย่างด้านบนเพื่อวาดฮิสโตแกรมที่มี 5 แท่ง

แถบแรกแสดงจำนวนค่าในอาร์เรย์ที่อยู่ระหว่าง 0 ถึง 1

แถบที่สองแสดงจำนวนค่าที่อยู่ระหว่าง 1 ถึง 2

เป็นต้น

ซึ่งให้ผลลัพธ์นี้แก่เรา:

  • 52 ค่าอยู่ระหว่าง 0 ถึง 1
  • 48 ค่าอยู่ระหว่าง 1 ถึง 2
  • 49 ค่าอยู่ระหว่าง 2 ถึง 3
  • 51 ค่าอยู่ระหว่าง 3 ถึง 4
  • 50 ค่าอยู่ระหว่าง 4 ถึง 5

หมายเหตุ:ค่าอาร์เรย์เป็นตัวเลขสุ่มและจะไม่แสดงผลเหมือนกันทุกประการบนคอมพิวเตอร์ของคุณ

การกระจายข้อมูลขนาดใหญ่

อาร์เรย์ที่มีค่า 250 ค่านั้นไม่ถือว่าใหญ่มาก แต่ตอนนี้คุณรู้วิธีสร้างชุดค่าแบบสุ่มแล้ว และด้วยการเปลี่ยนพารามิเตอร์ คุณสามารถสร้างชุดข้อมูลให้ใหญ่เท่าที่คุณต้องการ

ตัวอย่าง

สร้างอาร์เรย์ด้วยตัวเลขสุ่ม 100000 และแสดงโดยใช้ฮิสโตแกรมที่มี 100 แท่ง:

import numpy
import matplotlib.pyplot as plt

x = numpy.random.uniform(0.0, 5.0, 100000)

plt.hist(x, 100)
plt.show()