Scipy Zscore

Kiedy chcesz wykonać obliczenia statystyczne w Pythonie, pierwszą biblioteką, o której mówisz. Język programowania Pythona ma kilka cennych bibliotek, których można użyć w każdej sytuacji zgodnie z potrzebami. Jednak Scipy jest jedną z najczęstszych bibliotek, do których możesz zwrócić się na każdy problem. Możesz wykonać dowolny rodzaj obliczeń statystycznych, pracy naukowej, obliczeń matematycznych itp. z Scipy. W tym artykule zobaczysz jedną z metod statystycznych dostarczonych przez Scipy, czyli Zscore. Naszym celem jest zbadanie i zrozumienie funkcji ZSCORE dostarczonej przez bibliotekę Scipy w tym artykule za pomocą przykładów. Zacznijmy!

Co to jest ZSCORE?

W statystykach wynik Z jest różnicą między średniej a odchyleniem standardowym. Odejmij od niego punkt od danych, odejmij od niej średnią, a następnie dzielisz ją przez odchylenie standardowe. Innymi słowy, ZSCORE jest miarą rozproszenia danych, więc mówi, ile wartości średnia danych jest z dala od standardowego odchylenia danych. Ujemny ZSCOR pokazuje, że odchylenie standardowe jest poniżej średniej, 0 ZSCORE pokazuje, że średnia i odchylenie standardowe są takie same, a dodatnie zscore pokazuje, że odchylenie standardowe jest powyżej średniej.

Co to jest Scipy Zscore?

Zscore to metoda podana w bibliotece Scipy Python. Służy do automatycznego obliczania ZSCOre w języku programowania Python. Wszystko, co musisz zrobić, to podać swoje dane i pozwolić funkcji ZSCOre wykonać pracę. Składnia funkcji ZSCORE podano na poniższej ilustracji dla twojego zrozumienia:

Zscore wymaga jednego wymaganego i dwóch opcjonalnych parametrów. Parametr tablicy reprezentuje tablicę wejściową lub dane obiektowe i należy ją dostarczyć, ponieważ jego Zscore ma zostać obliczone. Parametr osi jest osi obok której należy obliczyć średnią. Jest to opcjonalny parametr, więc jeśli nie wspomniałeś o tym jawnie, funkcja ZSCORE używa wartości domyślnej 0. Parametr DOF to kolejny parametr opcjonalny, który reprezentuje stopień swobody używanego do skorygowania odchylenia standardowego. Funkcja ZSCORE zwraca ZSCORE podanych danych. Teraz nauczmy się z pomocą przykładów, jak obliczyć Zscore w programie Python. Rozważ następujące przykłady.

Przykład 1:

Jak omówiono wcześniej, Zscore znajduje różnicę między średniej a odchyleniem standardowym. Więc musimy najpierw mieć listę danych, z których musimy obliczyć ZSCORE. Ten przykład wyjaśnia proces krok po kroku, w jaki sposób obliczyć Zscore dostarczonych danych. Rozważ przykładowy kod podany w następującym fragmencie kodu:

importować Numpy jako NP
z statystyk importu Scipy
Array1 = [5, 10, 15, 20, 25]
array2 = [2, 4, 6, 8, 10]
Drukuj („\ Narray 1 zawiera:”, tablica1)
Drukuj („\ Narray 2 zawiera:”, tablica2)
Drukuj („\ Narray 1 Z-score: \ n”, statystyki.ZSCORE (tablica1))
Drukuj („\ Narray 2 Z-score: \ n”, statystyki.ZSCORE (Array2))

Kiedy musimy użyć funkcji lub metody z określonej biblioteki, musimy zaimportować bibliotekę do programu przed użyciem którejkolwiek z jej funkcji, aby uniknąć błędów. Tak więc, jak można zauważyć, najpierw importujemy bibliotekę Numpy jako NP i bibliotekę Scipy, aby zaimportować pakiet statystyk. Po zaimportowaniu wymaganych bibliotek podajemy dwie tablice różnych danych, abyśmy mogli zobaczyć różne wyniki funkcji ZSCORE. Obie tablice są wyświetlane na ekranie za pomocą polecenia print (). Tablice są przekazywane do funkcji ZSCORE, aby obliczyć ZSCORE. A polecenie print () jest używane ponownie do wyświetlania wyniku. Teraz zobaczmy następujący wynik:

Przykład 2:

Jak dowiedzieliśmy się o składni funkcji ZSCORE, wiemy, że wymaga to opcjonalnej osi parametru, który jest domyślnie 0. W tym przykładzie jawnie podajemy wartość osi 1 do zbadania i zrozumienia, w jaki sposób funkcja ZSCORE zmienia jej obliczenia. Rozważ następujący przykładowy kod:

importować Numpy jako NP
z statystyk importu Scipy
Array1 = [[5, 10, 15, 20, 25], [4, 8, 2, 6, 10]]
array2 = [[2, 4, 6, 8, 10], [1, 2, 5, 3, 9]]
Drukuj („\ Narray 1 zawiera:”, tablica1)
Drukuj („\ Narray 2 zawiera:”, tablica2)
Drukuj („\ Narray 1 Z-wynik wzdłuż osi 1: \ n”, statystyki.ZSCORE (Array1, Axis = 1))
Drukuj („\ Narray 2 Z-wynik wzdłuż osi 1: \ n”, statystyki.ZSCORE (Array2, Axis = 1))

Ponownie biblioteki Numpy i Scipy są importowane, ponieważ potrzebujemy ich do korzystania z pakietu statystyk i tablicy Numpy wraz z funkcją ZSCORE. Jak zauważysz, dostarczyliśmy 2 dwuwymiarowe tablice. Parametr osi może być używany z tablicami wielowymiarowymi, więc w tym przykładzie zastosowaliśmy tablice dwuwymiarowe. Oś = 1 wskazuje, że obliczony Zscore każdego punktu danych w tablicach jest w stosunku do tablicy, w której znajdują się. Jeśli porównasz wynik obu tablic z wynikiem obliczonym w poprzednim przykładzie, możesz zauważyć, że wynik pierwszego wymiaru jest taki sam, ponieważ dane są takie same, a oś = 1. Teraz zobaczmy następujący wynik:

Przykład 3:

W poprzednich przykładach wykorzystaliśmy proste dane tablicy i specjalnie zdefiniowaliśmy dane w tablicach. Możemy również zdefiniować ramkę danych dla funkcji ZScore, aby obliczyć ZSCORE danych w DataFrame. W tym przykładzie wyjaśnimy, jak zadeklarować ramkę danych, a następnie przekazać ją do funkcji ZSCORE, aby obliczyć Zscore danych danych. Rozważ następujący przykładowy przykład dla twojego zrozumienia:

importować pandy jako PD
z statystyk importu Scipy
dane = PD.DataFrame (NP.losowy.Randint (1, 10,
size = (3, 3)), kolumny = ['x', 'y', 'z'])
dane.Zastosuj (statystyki.Zscore)

Biblioteka Panda jest importowana do programu jako PD, ponieważ funkcja DataFrame () jest dostarczana przez bibliotekę PandaS. Biblioteka Scipy jest, jak zwykle, jest importowana, ponieważ używamy funkcji ZSCORE. DataFrame () jest zadeklarowany z losowymi wartościami za pomocą losowego.funkcja randint (). Rozmiar ramki danych podano 3 x 3, co oznacza 3 wiersze i 3 kolumny. Nazwy każdej kolumny to „x”, „y” i „z”. DataFrame () jest przekazywany do funkcji ZSCORE, aby obliczyć Zscore każdego punktu danych. Zobacz następujący wynik:

Wniosek

Ten artykuł to szybki przegląd funkcji ZSCORE dostarczonej przez bibliotekę Scipy. W Python ZSCORE jest funkcją dostarczoną przez bibliotekę Scipy, która jest używana do automatycznego obliczenia ZSCORE. Ten przewodnik dostarczył przykładów wyjaśniających, jak korzystać z funkcji ZSCORE w programie Python.