Sakinashaikh: Created page with " {|border=1 | '''Time''' | '''Narration''' |- | 00:01 |नमस्कार दोस्तों "'''Statistics'''” using '''Python'''..."

2019-07-30T11:07:08Z

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

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| 00:01
|नमस्कार दोस्तों "'''Statistics'''” using '''Python''' पर स्पोकन ट्यूटोरियल में आपका स्वागत है।

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| 00:07
| इस ट्यूटोरियल के अंत में आप निम्न करने में सक्षम होंगे- '''Python''' में '''statistical''' ऑपरेशन्स करना।
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| 00:14
| संख्याओं के सेट का '''Sum''' करना और उनका '''mean, median''' और '''standard deviation''' ज्ञात करना।
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| 00:22
| इस ट्यूटोरियल को रिकॉर्ड करने के लिए मैं उपयोग कर रही हूँ, Ubuntu Linux 16.04''' ऑपरेटिंग सिस्टम
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| 00:29
| '''Python 3.4.3 ''' और '''IPython 5.1.0'''

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| 00:36
|इस ट्यूटोरियल का अभ्यास करने के लिए, आपको ज्ञात होना चाहिए कि फाइल्स से डेटा को लोड़ कैसे करते हैं।
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| 00:42
| '''Lists''' का उपयोग और '''Arrays''' के भागों को ऐक्सेस कैसे करते हैं।
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| 00:47
|यदि नहीं, तो इस वेबसाइट पर पूर्वापेक्षा पाइथन ट्यूटोरियल्स देखें।
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| 00:53
| इस ट्यूटोरियल के लिए, हम '''student_record.txt ''' डेटा फाइल का उपयोग करेंगे, जिसका उपयोग हमने पहले के ट्यूटोरियल में किया।
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| 01:03
|आप इस फाइल को इस ट्यूटोरियल के '''Code Files''' लिंक में भी पा सकते हैं।
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| 01:08
|कृपया इसे '''Home directory''' में डाउनलोड करें और इसका उपयोग करें।

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| 01:12
|हम इस '''array structured file''' पर mathematical और logical ऑपरेशन्स का उपयोग करेंगे। इसके लिए हमें '''Numpy''' को संस्थापित करने की आवश्यकता है।
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| 01:22
| '''NumPy''', अर्थात '''Numerical Python'''

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| 01:26
|यह एक पुस्तकालय है जिसमें mathematical और numerical नित्य-नियम के लिए '''pre-compiled functions''' शामिल हैं।
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| 01:33
|'''NumPy''' को अलग से संस्थापित किया जाना है।

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| 01:37
|पहले '''Ctrl+Alt+T ''' कीज को एक साथ दबाकर टर्मिनल खोलें।
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|01:45
| सबसे नया '''pip''' संस्थापित करें।

'''pip''' कमांड का उपयोग ''' python libraries''' को संस्थापित करने के लिए किया जाता है।
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| 01:53
|टाइप करें, '''sudo apt-get install python3 hyphen pip''' और एंटर दबाएं।

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| 02:03
|संस्थापन के लिए आपके पास '''root''' ऐक्सेस होना चाहिए क्योंकि यह '''admin password''' के लिए पूछता है।
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| 02:15
| आगे, हमें '''numpy library''' संस्थापित करने की आवश्यकता है, क्योंकि हम पूरे ट्यूटोरियल में '''numpy library''' का उपयोग करेंगे।
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| 02:24
|टाइप करें, '''sudo pip3 install numpy '''is equal to is equal to''' 1.13.3 ''' और एंटर दबाएं।

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| 02:38
| संस्थापन सफलतापूर्वक पूर्ण हो गया है। हम बिना किसी एरर के '''terminal prompt''' देख सकते हैं।

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| 02:47
| अब हम '''loadtxt() function''' के बारे में सीखेंगे।
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| 02:52
|'''array''' के रूप में डेटा प्राप्त करने के लिए, हम '''loadtxt() function''' का उपयोग करते हैं।
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| 02:58
|'''loadtxt() function''' के लिए, हमें पहले '''numpy library''' इंपोर्ट करने की आवश्यकता है।

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| 03:04
| टर्मिनल पर वापस जाएं। अब टाइप करें '''ipython3''' और एंटर दबाएं।
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| 03:12
| टाइप करें '''import numpy as np''' और एंटर दबाएं। जहाँ '''np''' '''numpy''' के लिए उपनाम है और यह कोई भी नाम हो सकता है।

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| 03:24
| एक '''array''' के रूप में फाइल '''student_record.txt ''' से डेटा लोड करें।
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| 03:32
|टाइप करें, '''L''' is equal to '''np dot loadtxt''' '''parentheses''' में quotes में'''student_record.txt''' comma '''usecols''' is equal to '''parentheses''' में 3 comma 4 comma 5 comma 6 comma 7 comma '''delimiter''' is equal to quotes में '''semicolon''' और एंटर दबाएं।

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| 04:04
|टाइप करें ''' L ''' और एंटर दबाएं।

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| 04:07
| हमें '''array''' के रूप में आउटपुट प्राप्त होता है।
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| 04:11
| '''loadtxt''' एक एक्स्टरनल फाइल से डेटा लोड करता है।

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| 04:16
|'''Delimiter''' कैरेक्टर के प्रकार को निर्दिष्ट करता है जिससे डेटा का फिल्ड्स पृथक होता है। '''usecols''' उपयोग होने वाले '''columns''' को निर्दिष्ट करता है।
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| 04:27
|'''loadtxt, delimiter''' और '''usecols''' '''keywords''' हैं।

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| 04:33
|अतः '''student_record.txt ''' से '''columns''' 3,4,5,6,7 यहाँ लोड हो गए हैं।
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| 04:42
|'''column numbers''' के मध्य में 'comma' जुड़ गया है क्योंकि '''usecols''' एक '''sequence''' है।
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| 04:49
| जैसा कि हम देख सकते हैं '''L''' एक '''array''' है। हम '''shape''' का उपयोग करके इस '''array''' का आकार प्राप्त कर सकते हैं।
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| 04:58
| टाइप करें, '''L dot shape ''' और एंटर दबाएं।

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| 05:04
| हमें क्रमशः '''rows''' और '''columns''' की संख्या के साथ '''tuple''' प्राप्त होता है।
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| 05:11
|इस उदाहरण में, array '''L ''' में एक लाख पचासी हजार छह सौ और सड़सठ rows और 5 columns हैं।
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| 05:22
|'''student_record.txt''' फाइल पर वापस जाएं।

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| 05:28
| अब इन पर statistical ऑपरेशन्स लागू करना शुरू करते हैं। आप पहले छात्र के लिए सभी विषयों के अंकों का योग कैसे प्राप्त कर सकते हैं?
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| 05:39
| टर्मिनल पर वापस जाएं। '''array''' में पहली रोज़ को ऐक्सेस करने के लिए, हम टाइप करेंगे '''L '''square brackets में '''0 ''' और एंटर दबाएं
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|05:54
| अब इसके योग के लिए टाइप करें '''totalmarks '''is equal to '''sum '''parentheses में '''L '''square brackets में '''0 ''' और एंटर दबाएं।
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| 06:09
| टाइप करें '''totalmarks ''' और एंटर दबाएं। हमें पहले छात्र के सभी विषयों के अकों का योग प्राप्त हुआ है।
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| 06:19
| अब '''mean''' प्राप्त करने के लिए हम '''array''' की लंबाई से '''totalmarks''' में भाग देंगे।
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| 06:26
|टाइप करें, '''totalmarks '''divided by '''len''' parentheses में '''L''' square brackets में '''''0 ''' और एंटर दबाएं।

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| 06:40
| या '''function mean''' का उपयोग करें। टाइप करें '''np dot mean''' parentheses में '''L '''square brackets में '''0 ''' और एंटर दबाएं।
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| 06:55
| लेकिन हमारे पास बड़ा '''data''' '''set''' है। और एक-एक करके प्रत्येक छात्र के लिए '''mean''' की गणना करने में समय लगता है।
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| 07:04
| क्या यहाँ कार्य को कम करने के लिए कोई तरीका है?
इसके लिए, हम '''mean''' के '''documentation''' को देखेंगे।
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| 07:12
|टाइप करें, '''np dot mean questionmark ''' और एंटर दबाएं। अधिक जानकारी के लिए टेक्स्ट को पढ़ें।

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| 07:23
| documentation से बाहर आने के लिए '''q ''' टाइप करें।

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| 07:28
| उपर्युक्त उदाहरण में, '''L''' '''matrix''' जैसे '''two dimensional array ''' है।
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| 07:35
|हम '''array''' के प्रत्येक '''axis''' में '''mean''' की गणना कर सकते हैं।
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| 07:41
| '''rows''' का '''axis''' 0 और कॉलम्स 1 द्वारा रेफर है।
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| 07:48
| सभी '''columns''' में '''mean''' की गणना करने के लिए, हमें '''axis''' के लिए अतिरिक्त parameter 1 को पास करना होगा।

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| 07:57
| टर्मिनल पर वापस आएं।
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| 08:00
|अब प्रत्येक विषय के लिए सभी छात्रों द्वारा प्राप्त अंकों के '''mean''' की गणना करते हैं।
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| 08:07
|टाइप करें '''np dot mean '''parentheses में '''L comma 0''' '' और एंटर दबाएं।

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| 08:18
| अब हम सभी छात्रों के लिए अंग्रेजी के अंकों के '''median''' की गणना करेंगे।
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| 08:25
|टाइप करें '''L '''square brackets में'''colon comma 0 ''' और एंटर दबाएं।

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| 08:35
|ध्यान दें '''colon comma zero''' '''array''' में पहले '''column''' को प्रदर्शित करता है। जो कि English Mark है।

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| 08:45
| '''median''' प्राप्त करने के लिए, हम '''function median''' का उपयोग करेंगे।

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| 08:51
|टाइप करें '''np dot median ''' parentheses में '''L '''square brackets में'''colon''' comma '''0 ''' एंटर दबाएं।

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| 09:04
| सभी विषयों के लिए, हम यहाँ दिखाए गए अनुसार '''median function''' का उपयोग करके सभी '''rows''' में '''median''' की गणना कर सकते हैं।
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| 09:13
|टाइप करें '''np dot median '''parentheses में '''L comma 0''' एंटर दबाएं।

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| 09:24
| उसी तरह से '''standard''' '''deviation''' की गणना करने के लिए हम '''function std''' का उपयोग करेंगे।
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| 09:31
|अंग्रेजी विषय के लिए Standard deviation निम्न टाइप करके प्राप्त किया जा सकता है '''np dot std '''parentheses में '''L '''square brackets में'''colon comma 0''' एंटर दबाएं।
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| 09:50
| और सभी '''rows''' के लिए, हम टाइप करेंगे '''np dot std ''' parentheses में '''L comma 0 ''' और एंटर दबाएं।
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| 10:03
| यहाँ वीडियो रोकें, निम्न अध्याय का अभ्यास करें और पुनः वीडियो शुरू करें।
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| 10:09
| फाइल ''' football.txt''' को रेफर करें, जो इस ट्यूटोरियल के '''Code Files''' लिंक में उपलब्ध है।
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| 10:18
|फाइल को डाउनलोड करें और वर्तमान '''working directory''' में सेव करें।
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| 10:23
|अभी वर्तमान '''working directory''' '''Home directory''' है।
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| 10:28
| '''football.txt''' में, पहला कॉलम्स '''player name''' है,
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| 10:34
| दूसरा घरेलू खेल में '''goals''' है और तीसरा बाहरी खेल में '''goals''' है।
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| 10:42
| प्रत्येक खिलाड़ी के लिए कुल गोल्स,
घरेलू या बाहरी खेल के गोल्स का '''Mean''',

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| 10:50
| घरेलू और बाहरी खेल के गोल्स का '''Standard deviation''' ज्ञात करें।
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| 10:55
| टर्मिनल पर जाएं।

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| 10:58
|हल है पहले टाइप करें '''L''' is equal to '''np dot loadtxt''' parentheses में quotes में '''football.txt comma usecols''' is equal to parentheses में '''1 comma 2 comma delimiter''' is equal to quotes में '''comma'''. एंटर दबाएं।
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| 11:31
|'''np dot sum ''' parentheses में '''L comma 1 ''' और एंटर दबाएं।

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| 11:39
| दूसरे के लिए उत्तर है '''np dot mean '''parentheses में'''L comma 0 ''' और एंटर दबाएं।
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| 11:50
| तीसरा है, '''np dot std '''parentheses में '''L comma 0 ''' और एंटर दबाएं।

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| 11:59
| इसी के साथ हम इस ट्यूटोरियल के अंत में आ गए हैं।
इस ट्यूटोरियल में हमने '''Python''' में मानक '''statistical operations''' करना सीखा जैसे '''sum''', '''mean''', '''median''' और '''standard deviation'''.
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| 12:18
| यहाँ हल करने हेतु आपके लिए कुछ स्वतः निर्धारण वाले प्रश्न हैं।

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| 12:23
| दी गई '''two dimensional list ''' के अनुसार, आप प्रत्येक रो के लिए '''mean''' की गणना कैसे करेंगे?

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| 12:32
| दूसरा । दी गई लिस्ट के '''median''' की गणना करें।
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| 12:37
| तीसरा। यहाँ 6 '''columns''' की एक फाइल है। लेकिन हम केवल '''columns''' 2,3,4,5 से टेक्स्ट लोड करना चाहते हैं। हम इसे कैसे निर्दिष्ट करेंगे?
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| 12:51
| और उत्तर हैं,
प्रत्येक रो का '''mean''' प्राप्त करने के लिए, हम '''function mean''' में दूसरे '''parameter''' के रूप में केवल 1 पास करेंगे।
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| 13:02
| '''np.mean '''parentheses में''' two_dimensional_list comma 1'''

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| 13:11
| हम लिस्ट के '''median''' की गणना करने के लिए '''function median''' का उपयोग करेंगे '''np.median '''parentheses में '''student_marks'''

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| 13:24
|तीसरा। फाइल के विशिष्ट '''columns''' को निर्दष्ट करने के लिए, हम पैरामीटर '''usecols '''is equal to parentheses में '''2, 3, 4, 5''' का उपयोग करेंगे।
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| 13:39
| कृपया समय के साथ अपने प्रश्नों को इस फोरम में पोस्ट करें।

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| 13:43
| कृपया Python से संबधित अपने सामान्य प्रश्नों को इस फोरम पर पोस्ट करें।

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| 13:48
| FOSSEE टीम TBC परियोजना का समन्वय करती है।

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| 13:53
| स्पोकन ट्यूटोरियल प्रोजेक्ट NMEICT, MHRD, भारत सरकार द्वारा वित्त पोषित है। अधिक जानकारी के लिए, इस वेबसाइट पर जाएँ।

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| 14:05
| यह स्क्रिप्ट विकास द्वारा अनुवादित है। हमसे जुड़ने के लिए धन्यवाद।
|}

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

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