Mean Median Mode Part 1

-

 


Mean, Median, and Mode

Apa yang bisa kita pelajari dari melihat sekelompok angka?

Dalam Machine Learning (dan dalam matematika) seringkali ada tiga nilai yang menarik bagi kita:
  • Mean - Nilai rata-rata
  • Median - Nilai titik tengah
  • Mode - Nilai yang paling umum

Contoh: 
Kita telah mendaftarkan kecepatan 13 mobil:
speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]

Berapa nilai kecepatan rata-rata, tengah, atau paling umum?

Mean

Nilai Mean adalah nilai rata-rata.

Untuk menghitung rata-rata, temukan jumlah semua nilai, dan bagi jumlah tersebut dengan jumlah nilai:

(99+86+87+88+111+86+103+87+94+78+77+85+86) / 13 = 89.77

Contoh
Gunakan metode NumPy mean() untuk menemukan kecepatan rata-rata:
import numpy

speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]

x = numpy.mean(speed)

print(x)

Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

NumPy Array Search

-
Gambar
  Searching Arrays Kita dapat mencari array untuk nilai tertentu, dan mengembalikan index yang cocok. Untuk mencari array, gunakan where() . Contoh Temukan index dimana nilainya adalah 4. import  numpy  as  np arr = np.array([ 1 ,  2 ,  3 ,  4 ,  5 ,  4 ,  4 ]) x =   np.where(arr ==  4 ) print (x) Contoh diatas akan mengembalikan Tuple: (array([3, 5, 6]),) Yang artinya nilai 4 terdapat pada index 3, 5, dan 6. Contoh Temukan index dimana nilainya genap. import  numpy  as  np arr = np.array([ 1 ,  2 ,  3 ,  4 ,  5 ,  6 ,  7 ,  8 ]) x =   np.where(arr% 2  ==  0 ) print (x) Contoh Temukan index dimana nilainya ganjil. import  numpy  as  np arr = np.array([ 1 ,  2 ,  3 ,  4 ,  5 ,  6 ,  7 ,  8 ]) x =   np.where(arr% 2  ==  1 ) print (x) Search Sorted  Ada metode yang disebut searchsorted() yang mela...
Baca selengkapnya

NumPy Array Split

-
Gambar
  Splitting NumPy Arrays Splitting/Pemisahan adalah operasi kebalikan dari Joining. Bergabung/Joining menggabungkan beberapa array menjadi satu dan memisahkan memecah satu array menjadi banyak. Kita menggunakan array_split() untuk memisahkan array, kita memberikan array yang ingin kita bagi dan jumlah pemisahan. Contoh Bagi array menjadi 3 bagian. import  numpy  as  np arr = np.array([ 1 ,  2 ,  3 ,  4 ,  5 ,  6 ]) newarr =   np.array_split(arr,  3 ) print (newarr) Note: Nilai yang dikembalikan adalah array yang berisi 3 array. Jika array memiliki lebih sedikit elemen dari yang dibutuhkan, array akan menyesuaikan dari akhir. Contoh Bagi array menjadi 4 bagian. import  numpy  as  np arr = np.array([ 1 ,  2 ,  3 ,  4 ,  5 ,  6 ]) newarr =   np.array_split(arr,  4 ) print (newarr) Note: Kita juga memiliki metode split() tersedia tetapi tidak akan menyesuaikan elemen ketika elemen ku...
Baca selengkapnya

NumPy Array Iterating

-
Gambar
  Iterating Array Iterating/iterasi berarti menelusuri elemen satu per satu. saat kita berurusan dengan array multi-dimensi di numpy, kita bisa melakukan ini menggunakan for loop dasar Python. Jika kita mengulangi/loop pada array 1-D, ia akan melewati setiap elemen satu per satu. Contoh  Iterasi pada elemen array 1-D berikut. import  numpy  as  np arr = np.array([ 1 ,  2 ,  3 ]) for  x  in  arr:    print (x) Iterating 2-D Arrays Dalam array 2-D itu akan melewati semua baris. Contoh Lakukan iterasi pada elemen array 2D berikut. import  numpy  as  np arr = np.array([[ 1 ,  2 ,  3 ], [ 4 ,  5 ,  6 ]]) for  x  in  arr:    print (x) Jika kita iterasi pada array n -D maka akan melewati dimensi n-1 satu per satu. Untuk mengembalikan nilai aktual, skalar, kita harus mengulangi/loop array di setiap dimensi. Contoh Iterasi pada  setiap elemen skalar dari array 2-D. import ...
Baca selengkapnya