ZSCORE SCIPY
O que é ZSCore?
Nas estatísticas, a escore z é a diferença entre a média e o desvio padrão. Você retira um ponto de seus dados, subtraia a média dele e depois o divide pelo desvio padrão. Em outras palavras, o ZSCore é a medida da dispersão dos dados, para que diga quantos valores a média dos dados está longe do desvio padrão dos dados. O ZSCore negativo mostra que o desvio padrão está abaixo da média, o 0 ZSCORE mostra que a média e o desvio padrão são os mesmos, e o zscore positivo mostra que o desvio padrão está acima da média.
O que é Scipy Zscore?
O ZSCore é um método que é dado na Biblioteca Scipy de Python. É usado para calcular o ZSCore automaticamente na linguagem de programação Python. Tudo o que você precisa fazer é fornecer seus dados e deixar a função ZSCore fazer o trabalho. A sintaxe da função ZSCore é dada na ilustração a seguir para o seu entendimento:
O ZSCore recebe um necessário e dois parâmetros opcionais. O parâmetro da matriz representa a matriz de entrada ou os dados do objeto, e deve ser fornecido, pois seu zscore deve ser calculado. O parâmetro do eixo é o eixo ao lado da qual a média deve ser calculada. É um parâmetro opcional, portanto, se você não mencionar explicitamente, a função ZSCore usa o valor padrão de 0. O parâmetro DOF é outro parâmetro opcional que representa o grau de liberdade usado para corrigir o desvio padrão. A função ZSCore retorna o zscore dos dados fornecidos. Agora, vamos aprender com a ajuda de exemplos sobre como calcular o ZSCore em um programa Python. Considere os seguintes exemplos.
Exemplo 1:
Como discutido anteriormente, o ZSCore encontra a diferença entre a média e o desvio padrão. Então, precisamos ter uma lista de dados primeiro dos quais precisamos calcular o ZSCore. Este exemplo explica o processo passo a passo sobre como calcular o zscore dos dados fornecidos. Considere o código de amostra fornecido no seguinte snippet de código:
importar numpy como np
De estatísticas de importação ccepy
Array1 = [5, 10, 15, 20, 25]
Array2 = [2, 4, 6, 8, 10]
print ("\ estreia 1 contém:", Array1)
Print ("\ Narray 2 contém:", Array2)
print ("\ estreia 1 z-escore: \ n", estatísticas.Zscore (Array1))
Print ("\ estreia 2 z-escore: \ n", estatísticas.Zscore (Array2))
Quando precisamos usar uma função ou método de uma determinada biblioteca, precisamos importar a biblioteca para o programa antes de usar qualquer uma de suas funções para evitar erros. Então, como você pode notar, primeiro importamos a biblioteca Numpy como NP e a biblioteca scipy para importar o pacote de estatísticas. Depois de importar as bibliotecas necessárias, fornecemos duas matrizes de dados diferentes para que possamos ver os diferentes resultados da função ZSCore. Ambas as matrizes são mostradas na tela usando o comando print (). As matrizes são passadas para a função ZSCore para calcular o ZSCore. E o comando print () é usado novamente para mostrar o resultado. Agora, vamos ver o seguinte resultado:
Exemplo 2:
Como aprendemos sobre a sintaxe da função do ZSCore, sabemos que é preciso um eixo de parâmetro opcional que é 0 por padrão. Neste exemplo, fornecemos explicitamente o valor do eixo 1 para explorar e entender como a função ZSCore muda seu cálculo. Considere o seguinte código de amostra:
importar numpy como np
De estatísticas de importação ccepy
Array1 = [[5, 10, 15, 20, 25], [4, 8, 2, 6, 10]]
Array2 = [[2, 4, 6, 8, 10], [1, 2, 5, 3, 9]]
print ("\ estreia 1 contém:", Array1)
Print ("\ Narray 2 contém:", Array2)
Print ("\ Estarray 1 z-escore ao longo do eixo 1: \ n", estatísticas.zscore (Array1, eixo = 1))
Print ("\ Narray 2 Z-Score ao longo do eixo 1: \ n", estatísticas.zscore (Array2, eixo = 1))
Novamente, as bibliotecas Numpy e Scipy são importadas, pois precisamos que elas usem o pacote de estatísticas e a matriz numpy junto com a função ZSCore. Como você pode notar, fornecemos 2 matrizes bidimensionais. O parâmetro do eixo pode ser usado com matrizes multidimensionais, por isso usamos matrizes bidimensionais neste exemplo. O eixo = 1 indica que o zscore calculado de cada ponto de dados nas matrizes é relativo à matriz em que estão em. Se você comparar o resultado de ambas as matrizes com o resultado calculado no exemplo anterior, poderá perceber que o resultado da primeira dimensão é o mesmo, pois os dados são os mesmos e o eixo = 1. Agora, vamos ver o seguinte resultado:
Exemplo 3:
Nos exemplos anteriores, usamos os dados simples da matriz e definimos especificamente os dados nas matrizes. Também podemos definir um quadro de dados para a função do ZSCORE para calcular o zscore dos dados no quadro de dados. Neste exemplo, explicaremos como declarar um quadro de dados e depois passar para a função ZSCore para calcular o zscore dos dados fornecidos. Considere o seguinte exemplo de amostra para o seu entendimento:
importar pandas como PD
De estatísticas de importação ccepy
Dados = Pd.DataFrame (np.aleatório.Randint (1, 10,
tamanho = (3, 3)), colunas = ['x', 'y', 'z']))
dados.Aplicar (estatísticas.zscore)
A biblioteca de pandas é importada para o programa como PD, pois a função DataFrame () é fornecida pela Biblioteca Pandas. A Biblioteca Cipy é, por sempre, importada à medida que usamos a função ZSCore. O dataframe () é declarado com valores aleatórios usando o aleatório.função randint (). O tamanho do quadro de dados é dado 3 x 3, o que significa 3 linhas e 3 colunas. Os nomes para cada coluna são "x", "y" e "z". O DataFrame () é passado para a função ZSCORE para calcular o zscore de cada ponto de dados. Veja o seguinte resultado:
Conclusão
Este artigo é uma visão geral rápida da função ZSCore fornecida pela Scipy Library. No Python, o ZSCore é uma função fornecida pela biblioteca ccepy que é usada para calcular o zscore dos dados fornecidos automaticamente. Este guia forneceu alguns exemplos para explicar como usar a função ZSCore em um programa Python.