Kaushik Datta: Created page with "{|border=1 | '''Time''' | '''Narration''' |- | 00:01 | "Statistics” using Python এর স্পোকেন টিউটোরিয়..."

2020-03-25T11:28:59Z

Created page with "{|border=1 | <center>'''Time'''</center> | <center>'''Narration'''</center> |- | 00:01 | "Statistics” using Python এর স্পোকেন টিউটোরিয়..."

New page

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

|-
| 00:01
| "Statistics” using Python এর স্পোকেন টিউটোরিয়ালে আপনাদের স্বাগত।

|-
| 00:07
| এই টিউটোরিয়ালের শেষে আপনি নিম্ন শিখতে সক্ষম হবেন - Python এ statistical অপারেশন করা।

|-
| 00:14
| সংখ্যার সেটের Sum করা এবং তাদের mean, median এবং standard deviation সন্ধান করা।

|-
| 00:22
| টিউটোরিয়ালটি রেকর্ড করতে ব্যবহার করছি Ubuntu Linux 16.04 অপারেটিং সিস্টেম

|-
| 00:29
|Python 3.4.3 এবং IPython 5.1.0

|-
| 00:36
| টিউটোরিয়ালটি অনুশীলন করতে আপনার ফাইল থেকে ডেটা লোড করার পদ্ধতি জানতে হবে।

|-
| 00:42
| Lists এর ব্যবহার এবং Arrays এর অংশ কিভাবে অ্যাক্সেস করে।

|-
| 00:47
|না হলে এই ওয়েবসাইটে পাইথনের প্রাক-প্রয়োজনীয় টিউটোরিয়াল দেখুন।

|-
| 00:53
| এই টিউটোরিয়ালের জন্য, আমরা student_record.txt ডাটা ফাইল ব্যবহার করব যা আমরা আগের টিউটোরিয়ালে ব্যবহার করেছি।

|-
| 01:03
|আপনি এই ফাইল এই টিউটোরিয়ালের Code Files লিঙ্কেও পেতে পারি।

|-
| 01:08
|এটি Home directory তে ডাউনলোড করুন এবং এটি ব্যবহার করুন।

|-
| 01:12
| আমরা এই array structured file এ mathematical এবং logical অপারেশন ব্যবহার করব। এর জন্য আমাদের Numpy সংস্থাপন করা প্রয়োজন।

|-
| 01:22
| NumPy অর্থাৎ Numerical Python

|-
| 01:26
|এটি একটি গ্রন্থাগার যা mathematical এবং numerical রুটিনের জন্য pre-compiled functions সমন্বিত।

|-
| 01:33
|NumPy আলাদাভাবে সংস্থাপন করতে হবে।

|-
| 01:37
| প্রথমে Ctrl + Alt + T কী একসাথে টিপে টার্মিনাল খুলুন।

|-
|01:45
| সর্বশেষ pip সংস্থাপন করি।

pip কমান্ডের ব্যবহার python libraries সংস্থাপন করতে ব্যবহৃত হয়।

|-
| 01:53
|লিখুন, sudo apt-get install python3 hyphen pip এবং এন্টার টিপুন।

|-
| 02:03
|সংস্থাপনের জন্য আপনার root অ্যাক্সেস থাকা দরকার কারণ এটি admin password এর জন্য জিজ্ঞাসা করে।

|-
| 02:15
| এরপর আমাদের numpy library সংস্থাপিত করতে হবে কারণ আমরা টিউটোরিয়াল জুড়ে numpy library ব্যবহার করব।

|-
| 02:24
|লিখুন, sudo pip3 install numpy is equal to is equal to 1.13.3 এবং এন্টার টিপুন।

|-
| 02:38
| সংস্থাপন সফলভাবে শেষ হয়েছে। আমরা কোনো এরর ছাড়াই terminal prompt দেখতে পারি।

|-
| 02:47
| এরপর আমরা loadtxt() ফাংশন সম্পর্কে শিখব।

|-
| 02:52
|array হিসাবে ডেটা পেতে, আমরা loadtxt() ফাংশনটি ব্যবহার করি।

|-
| 02:58
|loadtxt() ফাংশনের জন্য আমাদের প্রথমে numpy library ইম্পোর্ট করতে হবে।

|-
| 03:04
| টার্মিনালে ফিরে যান. এখন লিখুন ipython3 এবং এন্টার টিপুন।

|-
| 03:12
| লিখুন import numpy as np এবং এন্টার টিপুন। যেখানে np numpy এর জন্য উপনাম রয়েছে এবং এটি যে কোনো নাম হতে পারে।

|-
| 03:24
| একটি array হিসাবে student_record.txt ফাইল থেকে ডেটা লোড করি।

|-
| 03:32
|লিখুন, L is equal to np dot loadtxt বন্ধনীতে উদ্ধৃতিতে student_record.txt comma usecols is equal to বন্ধনীতে 3 comma 4 comma 5 comma 6 comma 7 comma delimiter is equal to উদ্ধৃতিতে সেমিকোলন এবং এন্টার টিপুন।

|-
| 04:04
|লিখুন L এবং এন্টার টিপুন।

|-
| 04:07
| আমরা array হিসাবে আউটপুট পাই।

|-
| 04:11
| loadtxt একটি বাহ্যিক ফাইল থেকে ডেটা লোড করে।

|-
| 04:16
|Delimiter ক্যারেক্টারের ধরণ নির্দিষ্ট করে যার থেকে ডেটা ফীল্ড পৃথক হয়। usecols ব্যবহৃত কলাম নির্দিষ্ট করে।

|-
| 04:27
|loadtxt, delimiter এবং usecols হল কীওয়ার্ড।

|-
| 04:33
| সুতরাং student_record.txt থেকে columns 3,4,5,6,7 এখানে লোড করা হয়েছে।

|-
| 04:42
|column numbers এর মাঝে comma যুক্ত করা হয়েছে কারণ usecols একটি ক্রম।

|-
| 04:49
|যেমনকি আমরা দেখতে পাচ্ছি L একটি অ্যারে। আমরা shape দ্বারা এই array এর আকার পেতে পারি।

|-
| 04:58
|লিখুন L dot shape এবং এন্টার টিপুন।

|-
| 05:04
| আমরা যথাক্রমে rows এবং columns এর সংখ্যা সহ tuple পাই।

|-
| 05:11
|এই উদাহরণে, array L এ এক লক্ষ পঁচাশি হাজার ছয়শত সাতটি সারি এবং 5 টি কলাম রয়েছে।

|-
| 05:22
| student_record.txt ফাইলে ফিরে যাই।

|-
| 05:28
| এগুলির উপর statistical ক্রিয়াকলাপ প্রয়োগ করা শুরু করি। আপনি প্রথম শিক্ষার্থীর জন্য সকল বিষয়ের অঙ্কের যোগফল কিভাবে পেতে পারেন?

|-
| 05:39
| টার্মিনালে ফিরে যান। array তে প্রথম সারি অ্যাক্সেস করতে আমরা লিখব L বর্গাকার বন্ধনীতে 0 এবং এন্টার টিপব।

|-
|05:54
| এখন এর যোগফলের জন্য লিখুন, totalmarks is equal to sum বন্ধনীতে L বর্গাকার বন্ধনীতে 0 এবং এন্টার টিপুন।

|-
| 06:09
| লিখুন totalmarks এবং এন্টার টিপুন। আমরা প্রথম শিক্ষার্থীর সকল বিষয়ের নম্বর পেয়েছি।

|-
| 06:19
| এখন mean পেতে আমরা অ্যারের দৈর্ঘ্য দ্বারা totalmarks কে ভাগ করতে পারি।

|-
| 06:26
|লিখুন, totalmarks divided by len বন্ধনীতে L বর্গাকার বন্ধনীতে 0 এবং এন্টার টিপুন।

|-
| 06:40
| বা function mean ব্যবহার করুন। লিখুন np dot mean বন্ধনীতে L বর্গাকার বন্ধনীতে 0 এবং এন্টার টিপুন।

|-
| 06:55
| কিন্তু আমাদের কাছে বড় data set রয়েছে। এবং এক এক করে প্রতিটি শিক্ষার্থীর mean এর গণনা করতে সময় নেয়।

|-
| 07:04
|এখানে কাজ কমানোর কি কোনো উপায় রয়েছে?

এই জন্য, আমরা mean এর ডকুমেন্টেশন দেখবো।

|-
| 07:12
|লিখুন np dot mean questionmark এবং এন্টার টিপুন। আরো তথ্যের জন্য টেক্সট পড়ুন।

|-
| 07:23
| documentation থেকে প্রস্থান করতে q লিখুন।
|-
| 07:28
|উপরের উদাহরণে, L matrix এর মত two dimensional array রয়েছে।

|-
| 07:35
|আমরা অ্যারের প্রতিটি axis এ mean এর গণনা করতে পারি।

|-
| 07:41
|rows এর axis 0 এবং কলাম 1 দ্বারা উল্লেখ করা হয়।

|-
| 07:48
|সকল columns এ mean গণনা করতে, আমাদের axis এর জন্য অতিরিক্ত parameter 1 পাস করতে হবে।

|-
| 07:57
| টার্মিনালে ফিরে যান।

|-
| 08:00
|এখন প্রতিটি বিষয়ের জন্য সমস্ত শিক্ষার্থী দ্বারা প্রাপ্ত অঙ্কের mean গণনা করি।

|-
| 08:07
|লিখুন np dot mean বন্ধনীতে L comma 0 এবং এন্টার টিপুন।

|-
| 08:18
| এরপর সকল শিক্ষার্থীর জন্য ইংরেজী অঙ্কের median গণনা করব।

|-
| 08:25
|লিখুন L বর্গাকার বন্ধনীতে colon comma 0 এবং এন্টার টিপুন।

|-
| 08:35
|লক্ষ্য করুন colon comma zero, array তে প্রথম column প্রদর্শন করে যা হল English Mark.

|-
| 08:45
| median পেতে আমরা function median ব্যবহার করব।

|-
| 08:51
|লিখুন np dot median বন্ধনীতে L বর্গাকার বন্ধনীতে colon comma 0 এন্টার টিপুন।

|-
| 09:04
| সকল বিষয়ের জন্য, আমরা এখানে দেখানো হিসাবে median function দ্বারা সকল rows জুড়ে median গণনা করতে পারি।

|-
| 09:13
|লিখুন np dot median বন্ধনীতে L comma 0 এন্টার টিপুন।

|-
| 09:24
|একইভাবে standard deviation গণনা করতে আমরা function std ব্যবহার করব।

|-
| 09:31
|ইংরেজী বিষয়ের জন্য Standard deviation নিম্ন লিখতে পাওয়া যেতে পারে np dot std বন্ধনীতে L বর্গাকার বন্ধনীতে colon comma 0 এন্টার টিপুন।

|-
| 09:50
| এবং সকল rows এর জন্য, আমরা লিখব np dot std বন্ধনীতে L comma 0 এবং এন্টার টিপুন।

|-
| 10:03
| এখানে ভিডিওটি থামান, নিম্ন অনুশীলনী অভ্যাস করুন এবং ভিডিওটি আবার শুরু করুন।

|-
| 10:09
| ফাইল football.txt রেফার করুন যা এই টিউটোরিয়ালের Code Files লিঙ্কে উপলব্ধ।

|-
| 10:18
|ফাইলটি ডাউনলোড করুন এবং বর্তমান working directory তে সংরক্ষণ করুন।

|-
| 10:23
|এখন working directory হল Home directory.

|-
| 10:28
|football.txt তে, প্রথম কলাম হল player name,

|-
| 10:34
| দ্বিতীয়টি হল ঘরের খেলায় goals এবং তৃতীয়টি হল বাইরের খেলায় goals.

|-
| 10:42
| প্রতিটি প্লেয়ারের জন্য মোট গোল,

ঘরের বা বাইরের খেলায় গোলের Mean,

|-
| 10:50
| ঘরের এবং বাইরের খেলার গোলের Standard deviation নির্ণয় করা।

|-
| 10:55
|টার্মিনালে যান।

|-
| 10:58
|সমাধান হল, প্রথমে লিখুন, L is equal to np dot loadtxt বন্ধনীতে উদ্ধৃতিতে football.txt comma usecols is equal to বন্ধনীতে 1 comma 2 comma delimiter is equal to উদ্ধৃতিতে comma. এন্টার টিপুন।

|-
| 11:31
|np dot sum বন্ধনীতে L comma 1 এবং এন্টার টিপুন।

|-
| 11:39
| দ্বিতীয়টির উত্তর হল, np dot mean বন্ধনীতে L comma 0 এবং এন্টার টিপুন।

|-
| 11:50
| তৃতীয় হল, np dot std বন্ধনীতে L comma 0 এবং এন্টার টিপুন।

|-
| 11:59
|এটি আমাদের টিউটোরিয়ালের শেষে নিয়ে আসে।

এখানে আমরা Python এ মানক statistical operations করা শিখেছি যেমন sum, mean, median এবং standard deviation.

|-
| 12:18
| আপনার সমাধানের জন্য এখানে কিছু স্ব মূল্যায়ন প্রশ্ন রয়েছে।

|-
| 12:23
| প্রদত্ত two dimensional list অনুযায়ী, আপনি প্রতিটি সারির জন্য mean এর গণনা কিভাবে করবেন?

|-
| 12:32
| দ্বিতীয়। প্রদত্ত লিস্টের median গণনা করুন।

|-
| 12:37
| তৃতীয়। এখানে 6 টি কলামের একটি ফাইল রয়েছে। কিন্তু আমরা শুধুমাত্র 2,3,4,5 কলাম থেকে টেক্সট লোড করতে চাই। আমরা কিভাবে এটি নির্দিষ্ট করব?

|-
| 12:51
| এবং উত্তর হল,

প্রতিটি সারির mean পেতে, আমরা function mean এ দ্বিতীয় প্যারামিটার হিসাবে শুধুমাত্র 1 পাস করব।

|-
| 13:02
| np.mean বন্ধনীতে two_dimensional_list comma 1

|-
| 13:11
| আমরা লিস্টের median গণনা করতে function median ব্যবহার করি. np.median বন্ধনীতে student_marks.

|-
| 13:24
|তৃতীয়, ফাইলের বিশিষ্ট columns নির্দিষ্ট করতে, আমরা প্যারামিটার usecols is equal বন্ধনীতে 2, 3, 4, 5 ব্যবহার করব।

|-
| 13:39
| সময়ের সাথে আপনার প্রশ্ন এই ফোরামে পোস্ট করুন।

|-
| 13:43
| এই ফোরামে Python সম্পর্কিত আপনার সাধারণ প্রশ্ন পোস্ট করুন।

|-
| 13:48
| FOSSEE দল TBC প্রকল্প সমন্বয় করে।

|-
| 13:53
| স্পোকেন টিউটোরিয়াল প্রকল্প ভারত সরকারের NMEICT, MHRD দ্বারা সমর্থিত। আরো জনাতে এই লিঙ্কে যান।

|-
| 14:05
| আই আই টী বোম্বে থেকে আমি কৌশিক দত্ত বিদায় নিচ্ছি। অংশগ্রহনের জন্য ধন্যবাদ।

|}

Python-3.4.3/C3/Statistics/Bengali - Revision history

Kaushik Datta: Created page with "{|border=1 | '''Time''' | '''Narration''' |- | 00:01 | "Statistics” using Python এর স্পোকেন টিউটোরিয়..."