Մեքենայի ուսուցում – տվյալների բաշխում

Մեքենայի ուսուցում – տվյալների բաշխում

Տվյալների բաշխում

Ավելի վաղ այս ձեռնարկում մենք աշխատել ենք շատ փոքր քանակությամբ տվյալների հետ մեր օրինակներում՝ պարզապես տարբեր հասկացությունները հասկանալու համար:

Իրական աշխարհում տվյալների հավաքածուները շատ ավելի մեծ են, բայց իրական աշխարհի տվյալներ հավաքելը կարող է դժվար լինել, գոնե նախագծի վաղ փուլում:

Ինչպե՞ս կարող ենք ստանալ մեծ տվյալների հավաքածուներ:

Փորձարկման համար մեծ տվյալների հավաքածուներ ստեղծելու համար մենք օգտագործում ենք Python մոդուլը NumPy, որը գալիս է մի շարք մեթոդների հետ՝ ցանկացած չափի պատահական տվյալների հավաքածուներ ստեղծելու համար:

Օրինակ

Ստեղծեք զանգված, որը պարունակում է 250 պատահական լողացող 0-ի և 5-ի միջև:

Փորձեք ինքներդ »


Histogram

Տվյալների հավաքածուն պատկերացնելու համար մենք կարող ենք հիստոգրամ գծել մեր հավաքած տվյալներով:

Մենք կօգտագործենք Python մոդուլը Matplotlib՝ հիստոգրամա գծելու համար։

Իմացեք Matplotlib մոդուլի մասին մեր կայքում Matplotlib ձեռնարկ.

Օրինակ

Գծեք հիստոգրամ.

Արդյունքը:

Գործարկման օրինակ »

Բացատրված է հիստոգրամ

Մենք օգտագործում ենք վերը նշված օրինակի զանգվածը՝ 5 տողերով հիստոգրամա նկարելու համար:

Առաջին տողը ներկայացնում է, թե զանգվածի քանի արժեք է գտնվում 0-ի և 1-ի միջև:

Երկրորդ տողը ներկայացնում է, թե քանի արժեք կա 1-ի և 2-ի միջև:

Etc.

Ինչը մեզ տալիս է այս արդյունքը.

  • 52 արժեքները գտնվում են 0-ի և 1-ի միջև
  • 48 արժեքները գտնվում են 1-ի և 2-ի միջև
  • 49 արժեքները գտնվում են 2-ի և 3-ի միջև
  • 51 արժեքները գտնվում են 3-ի և 4-ի միջև
  • 50 արժեքները գտնվում են 4-ի և 5-ի միջև

Նշում: Զանգվածի արժեքները պատահական թվեր են և չեն ցուցադրի ճիշտ նույն արդյունքը ձեր համակարգչում:

Մեծ տվյալների բաշխումներ

250 արժեք պարունակող զանգվածը շատ մեծ չի համարվում, բայց այժմ դուք գիտեք, թե ինչպես կարելի է ստեղծել արժեքների պատահական հավաքածու, և փոխելով պարամետրերը, կարող եք ստեղծել տվյալների հավաքածուն այնքան մեծ, որքան ցանկանում եք:

Օրինակ

Ստեղծեք զանգված 100000 պատահական թվերով և ցուցադրեք դրանք 100 տողերով հիստոգրամի միջոցով.

Գործարկման օրինակ »

ArmenianEnglish