အကျယ်ပညာ - သတင်းပုံ

ပညာရှင် ဖော်ပြချက်:

အချက်အလက် ပေါင်းစပ်မှု (Data Distribution)

ကျွန်တော်တို့က ဒီ စကာတင်ပြန်ကြည်းခြင်း အစကျသော အချက်အလက်များ အများဆုံး အသုံးပြုပါသည်။ ကျွန်တော်တို့က မျိုးခြား အချက်အလက် အကြောင်းကြောင်းများ သိရှိရန် ပုံစံများကို သိရှိရန် ပုံစံများကို သိရှိရန် အကြိမ်အချိန်ကို အသုံးပြုပါ:

လူမှုရေးပြည်ထောင်စု အချက်အလက်များ အများဆုံး ကြီးသလဲ သို့မဟုတ် ကျွန်တော်တို့က စမ်းသပ်ရန် အချက်အလက်များ ကို ပြည်ထောင်စု ပြင်ဆင်ချက်ပြုထားသော အချက်အလက်များ ကို ဖြည့်စည်းရန် ခက်ခဲသည်:

ကျွန်တော်တို့က အကြီးအကျယ် အချက်အလက်များ ရရှိရန် ဘယ်လိုဖြစ်သလဲ?

အကျယ်ပြု

ကျွန်တော်တို့က စမ်းသပ်ရန် အကြီးအကျယ် အချက်အလက်များ ဖန်တီးရန် ပြည်ထောင်စု ပြင်ဆင်ချက်ပြုထားသော ပုံစံ NumPy ကို အသုံးပြုပါ:

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

လုပ်ဆောင်သည် အကျယ်ပြု

သုံးပုံးလုံး

ကုန်သွယ်ထားသော စာမျက်နှာကို ပြန်ပေးရန် ကျွန်တော်တို့က နောက်ထပ် အချက်အလက်များကို ပြန်ပေးပါ:

ကုန်သွယ်ထားသော ပုံစံများကို ပြန်ပေးရန် ကျွန်တော်တို့က ပြည်ထောင်စု ပြင်ဆင်ချက်ပြုထားသော ပုံစံ Matplotlib ကို အသုံးပြုပါ:

အကျယ်ပြု

ဒီ သုံးပုံးလုံး ပြန်ကြည်းခြင်း:

import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
x = numpy.random.uniform(0.0, 5.0, 250)
plt.hist(x, 5)
plt.show()

结果：


လုပ်ဆောင်သည် အကျယ်ပြု

直方图解释

我们使用上例中的数组绘制 5 条柱状图。

第一栏代表数组中有多少 0 到 1 之间的值。

第二栏代表有多少 1 到 2 之间的数值。

နှင့်ပတ်သတ်

ကျွန်ုပ် ပြန်လည်ရရှိသော အကျိုးဆက်မှုများမှာ

52 အယူအယောင် 0 နှင့် 1 အကြား
48 အယူအယောင် 1 နှင့် 2 အကြား
49 အယူအယောင် 2 နှင့် 3 အကြား
51 အယူအယောင် 3 နှင့် 4 အကြား
50 အယူအယောင် 4 နှင့် 5 အကြား

မှတ်ချက်：အုပ်စု အချက်အလက် သည် ယူနီယံ ဖြစ် သည်။ သင်၏ ကွန်ပျူတာ ပေါ်တွင် တူညီသော အကျိုးဆက်မှု မပြုပါ။

အခြေခံ အချက်အလက်

250 အယူအယောင် အုပ်စု သည် အကြီးအကျယ် အချက်အလက် မဟုတ် သည်။ ယခုအခါ သင် ယူနီယံ အယူအယောင် အုပ်စု ကို ဖန်တီးရန် သိရသည် ဖြစ်သည်။ အစိတ်အစိတ် ပုံစံ ပြောင်းလဲပြီး အချက်အလက် အုပ်စု အကြီးအကျယ် ကို ဖန်တီးနိုင်ပါသည်

အကျယ်ပြု

100000 အယူအယောင် ပါဝင်သော အော်ဂန်တာ အုပ်စုကို ဖန်တီးပြီး 100 လက်ဖက် အစိတ်အစိတ် ဖော်ပြပါဝင်သည်

import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
x = numpy.random.uniform(0.0, 5.0, 100000)
plt.hist(x, 100)
plt.show()

လုပ်ဆောင်သည် အကျယ်ပြု