View source for Python-3.4.3/C3/Least-square-fit/Bengali

{| border=1
| <center>'''Time'''</center>
| <center>'''Narration'''</center>

|-
| 00:01
| Least Square Fit এর টিউটোরিয়ালে আপনাদের স্বাগত।

|-
|00:06
| এই টিউটোরিয়ালে আপনি শিখবেন:

প্রদত্ত points এর সেটের জন্য least square fit লাইন বানানো।

|-
| 00:16
| টিউটোরিয়ালটি রেকর্ড করতে ব্যবহার করছি Ubuntu Linux 16.04 অপারেটিং সিস্টেম।

|-
| 00:24
| Python 3.4.3 এবং IPython 5.1.0

|-
| 00:31
| টিউটোরিয়ালটি অনুশীলন করতে আপনার জানা উচিত

ইন্টারেক্টিভ রূপে plot ব্যবহার করা সম্পর্কে।

|-
| 00:38
|arrays এবং matrices ব্যবহার করে

|-
| 00:41
|ফাইল থেকে ডেটা লোড করা এবং least square method এর জ্ঞান থাকা উচিত।

|-
| 00:48
|না হলে এই ওয়েবসাইটে সম্পর্কিত Python টিউটোরিয়াল দেখুন।

|-
| 00:53
| টিউটোরিয়ালটি শুরু করার আগে, এই টিউটোরিয়ালের Code files লিঙ্ক থেকে pendulum.txt ফাইল ডাউনলোড করুন।

|-
| 01:03
| এটি বর্তমান working directory তে সংরক্ষণ করুন।

|-
| 01:07
| একটি উদাহরণের মাধ্যমে টিউটোরিয়াল শুরু করি।

|-
| 01:12
| pendulum.txt ফাইলে উপলব্ধ ডেটা ব্যবহার করে L versus t square এর জন্য least square fit বানান।

|-
| 01:22
| pendulum.txt ফাইলটি খুলি।

|-
| 01:26
| এটি একটি সাধারণ pendulum experiment থেকে উত্পন্ন input file.

|-
| 01:32
| প্রথম কলাম হল pendulum এর দৈর্ঘ্য।

|-
| 01:36
| দ্বিতীয় কলাম হল pendulum এর অনুরূপ time period.

|-
| 01:41
| time period এর square সরাসরি এর দৈর্ঘ্যের সমানুপাতিক।

|-
| 01:47
| আমরা L versus t square প্লট করব এবং এটি যাচাই করব।

|-
|01:52
| ipython শুরু করুন। টার্মিনাল খুলুন।

|-
|01:57
|ipython3 লিখুন এবং এন্টার টিপুন।

|-
| 02:03
| এখান থেকে টার্মিনালে প্রতিটি কমান্ড লেখার পর এন্টার কী টিপতে ভুলবেন না।

|-
| 02:10
| ইনপুট ফাইল এবং parse ডেটা পড়তে আমরা loadtxt function ব্যবহার করতে যাচ্ছি।

|-
| 02:17
| লিখুন from numpy import loadtxt.

|-
| 02:23
| এখন লিখুন, বড়হাতের L comma t is equal to loadtxt বন্ধনীতে ডাবল উদ্ধৃতিতে pendulum.txt comma unpack is equal to True.

|-
| 02:37
| loadtxt হল numpy library তে উপলব্ধ method.

|-
| 02:42
| যেহেতু True, unpack argument এ পাস হয়, তাই রিটার্ন array স্থানান্তরিত হয়।

|-
| 02:49
|এর মানে হল যে আমরা ফাইলে প্রতিটি কলামে একটি array পাবো।

|-
| 02:54
| বড়হাতের L লিখুন।

|-
| 02:59
| তারপর t লিখুন।

|-
| 03:03
| আমরা দেখতে পারি যে L এবং t হল length এবং time ভ্যালু।

|-
| 03:08
| loadtxt সম্পর্কে আরো জানতে, লিখুন loadtxt question mark

|-
| 03:16
| প্রস্থান করতে q টিপুন।

|-
|03:19
| প্রথমে L versus t square প্লট করুন।

প্রদর্শন হিসাবে লিখুন।

|-
| 03:27
| এখানে bo ব্লু সার্কল মার্কার উপস্থাপন করে।

|-
| 03:32
| তারপর লিখুন plt.show ওপেন এবং ক্লোস বন্ধনী।

|-
| 03:38
| আমরা দেখতে পারি যে এখানে একটি visible linear trend রয়েছে, কিন্তু আমরা তাদের সংযোগ করার সরলরেখা পাই না।

|-
| 03:45
| trend দেখে আমরা এখন ডেটার জন্য model এর প্রস্তাব করতে পারি।

|-
| 03:50
| এই ইমেজটি বন্ধ করুন।

|-
| 03:53
| সমীকরণের জন্য আমাদের পয়েন্টে একটি লাইন ফিট করতে হবে।

বড়হাতের T square is equal to m asterisk বড়হাতের L plus c

|-
| 04:03
| যেখানে m লাইনের slope উপস্থাপন করে এবং c লাইনের ইন্টারসেপ্ট উপস্থাপন করে।

|-
| 04:10
| আমরা linear regression ব্যবহার করে m এবং c প্রাপ্ত করব।

|-
| 04:15
| least square fit line বানানোর পদক্ষেপগুলি দেখতে পারি।

|-
| 04:20
| প্রথমে দুটি matrices tsq এবং A বানান। স্লোপ m এবং ইন্টারসেপ্ট c এর ভ্যালুর জন্য lstsq function ব্যবহার করুন।

|-
| 04:33
| matrix ফর্মে, সমীকরণটি tsq is equal to A asterisk p হিসাবে উপস্থাপন করা যেতে পারে।

|-
| 04:41
| tsq হল n আকারের এক-মাত্রিক অ্যারে।

|-
| 04:46
|এই array এর প্রতিটি এলিমেন্টে time period এর square থাকবে।

|-
| 04:52
| A হল n by 2 আকারের একটি ম্যাট্রিক্স।

|-
| 04:56
| প্রথম কলামে pendulum এ length থাকবে।

|-
| 05:00
| দ্বিতীয় কলামে নম্বর 1 থাকবে।

|-
| 05:04
| p হল আকার 2 এর একমাত্রিক অ্যারে।

|-
| 05:08
|প্রথম সারিতে লাইনের slope রয়েছে।

|-
| 05:12
|দ্বিতীয় সারিতে লাইনের intercept রয়েছে।

আমাদের লাইন plot করতে p নির্ণয় করতে হবে।

|-
| 05:20
| এখন L এর ভ্যালু সহ একটি A matrix বানাই।

|-
| 05:25
| আমরা প্রথম সারিতে L ভ্যালু এবং দ্বিতীয় সারিতে ones সহ একটি ম্যাট্রিক্স বানাবো। তারপর এটি স্থানান্তরিত করুন।

|-
| 05:34
|এখানে যেমন দেখানো হয়েছে তা লিখুন।

|-
| 05:38
| আমরা দেখতে পারি যে আমাদের কাছে মধ্যবর্তী ম্যাট্রিক্স রয়েছে।

|-
| 05:42
| এখন আমাদের স্থানান্তরিত করা দরকার।

|-
| 05:45
| লিখুন বড়হাতের A is equal to inter underscore mat dot বড়হাতের T.

|-
| 05:53
| এখন বড়হাতের A লিখুন।

|-
| 05:56
| এখন আমাদের কাছে matrices এবং tsq উভয় রয়েছে।

|-
| 06:01
| এখন আমাদের শুধুমাত্র lstsq ব্যবহার করা দরকার।

যেমন দেখানো হয়েছে তা লিখুন।

|-
| 06:08
| ফলাফল দেখতে এখন result লিখুন।

result হল values ক্রম।

|-
|06:16
| এখন আমরা যথাক্রমে m এবং c তে index 0 এর ফলাফল সংরক্ষণ করব।

|-
| 06:23
| লিখুন p is equal to result বর্গাকার বন্ধনীতে 0

তারপর লিখুন m comma c is equal to p

|-
| 06:34
|এখন লিখুন m c

|-
| 06:39
| আমরা m এবং c এর ভ্যালু দেখতে পারি।

|-
|06:43
| এখন আমাদের কাছে m এবং c রয়েছে।

আমাদের t square এর ফিট করা ভ্যালু বানানো দরকার।

|-
| 06:51
| যেমন দেখানো হয়েছে তা লিখুন।

|-
| 06:55
| তারপর লিখুন plt.show ওপেন এবং ক্লোস বন্ধনী।

|-
| 07:01
| আমরা L versus t square এর least square fit পাই।

|-
| 07:06
| আমি এই উইন্ডোটি বন্ধ করি।

|-
| 07:09
| এটি আমাদের টিউটোরিয়ালের শেষে নিয়ে আসে। সংক্ষেপে....

|-
| 07:15
|এখানে আমরা শিখেছি, matrices ব্যবহার করে least square fit বানানো।

|-
| 07:23
|  least square fit লাইন বানাতে function lstsq() ব্যবহার করা।

|-
| 07:29
| আপনার সমাধানের জন্য এখানে একটি স্ব মূল্যায়ন প্রশ্ন রয়েছে।

|-
| 07:33
| নিম্ন ফাংশনটি কি বানায়?

|-
| 07:35
| এবং উত্তর হল,

ফাংশন ones underscore like বন্ধনীতে বর্গাকার বন্ধনীতে 1 comma 2 comma 3, array বন্ধনীতে বর্গাকার বন্ধনীতে 1 comma 1 comma 1 বানাবে।

|-
| 07:51
| সময়ের সাথে আপনার প্রশ্ন এই ফোরামে পোস্ট করুন।

|-
| 07:55
| এই ফোরামে Python সম্পর্কিত আপনার সাধারণ প্রশ্ন পোস্ট করুন।

|-
| 08:00
| FOSSEE দল TBC প্রকল্প সমন্বয় করে।

|-
| 08:04
| স্পোকেন টিউটোরিয়াল প্রকল্প ভারত সরকারের NMEICT, MHRD দ্বারা সমর্থিত। আরো জনাতে এই লিঙ্কে যান।

|-
| 08:14
| আই আই টী বোম্বে থেকে আমি কৌশিক দত্ত বিদায় নিচ্ছি। অংশগ্রহনের জন্য ধন্যবাদ।

|}