Python-3.4.3/C3/Statistics/Hindi
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| 00:01 | नमस्कार दोस्तों "Statistics” using Python पर स्पोकन ट्यूटोरियल में आपका स्वागत है। |
| 00:07 | इस ट्यूटोरियल के अंत में आप निम्न करने में सक्षम होंगे- Python में statistical ऑपरेशन्स करना। |
| 00:14 | संख्याओं के सेट का Sum करना और उनका mean, median और standard deviation ज्ञात करना। |
| 00:22 | इस ट्यूटोरियल को रिकॉर्ड करने के लिए मैं उपयोग कर रही हूँ, Ubuntu Linux 16.04 ऑपरेटिंग सिस्टम |
| 00:29 | Python 3.4.3 और IPython 5.1.0 |
| 00:36 | इस ट्यूटोरियल का अभ्यास करने के लिए, आपको ज्ञात होना चाहिए कि फाइल्स से डेटा को लोड़ कैसे करते हैं। |
| 00:42 | Lists का उपयोग और Arrays के भागों को ऐक्सेस कैसे करते हैं। |
| 00:47 | यदि नहीं, तो इस वेबसाइट पर पूर्वापेक्षा पाइथन ट्यूटोरियल्स देखें। |
| 00:53 | इस ट्यूटोरियल के लिए, हम student_record.txt डेटा फाइल का उपयोग करेंगे, जिसका उपयोग हमने पहले के ट्यूटोरियल में किया। |
| 01:03 | आप इस फाइल को इस ट्यूटोरियल के Code Files लिंक में भी पा सकते हैं। |
| 01:08 | कृपया इसे Home directory में डाउनलोड करें और इसका उपयोग करें। |
| 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। |
| 01:22 | NumPy, अर्थात Numerical Python |
| 01:26 | यह एक पुस्तकालय है जिसमें mathematical और numerical नित्य-नियम के लिए pre-compiled functions शामिल हैं। |
| 01:33 | NumPy को अलग से संस्थापित किया जाना है। |
| 01:37 | पहले Ctrl+Alt+T कीज को एक साथ दबाकर टर्मिनल खोलें। |
| 01:45 | सबसे नया pip संस्थापित करें।
pip कमांड का उपयोग python libraries को संस्थापित करने के लिए किया जाता है। |
| 01:53 | टाइप करें, sudo apt-get install python3 hyphen pip और एंटर दबाएं। |
| 02:03 | संस्थापन के लिए आपके पास root ऐक्सेस होना चाहिए क्योंकि यह admin password के लिए पूछता है। |
| 02:15 | आगे, हमें numpy library संस्थापित करने की आवश्यकता है, क्योंकि हम पूरे ट्यूटोरियल में numpy library का उपयोग करेंगे। |
| 02:24 | टाइप करें, sudo pip3 install numpy is equal to is equal to 1.13.3 और एंटर दबाएं। |
| 02:38 | संस्थापन सफलतापूर्वक पूर्ण हो गया है। हम बिना किसी एरर के terminal prompt देख सकते हैं। |
| 02:47 | अब हम loadtxt() function के बारे में सीखेंगे। |
| 02:52 | array के रूप में डेटा प्राप्त करने के लिए, हम loadtxt() function का उपयोग करते हैं। |
| 02:58 | loadtxt() function के लिए, हमें पहले numpy library इंपोर्ट करने की आवश्यकता है। |
| 03:04 | टर्मिनल पर वापस जाएं। अब टाइप करें ipython3 और एंटर दबाएं। |
| 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। |
| 03:24 | एक array के रूप में फाइल student_record.txt से डेटा लोड करें। |
| 03:32 | टाइप करें, L is equal to np dot loadtxt parentheses में quotes मेंstudent_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। |
| 04:04 | टाइप करें L और एंटर दबाएं। |
| 04:07 | हमें array के रूप में आउटपुट प्राप्त होता है। |
| 04:11 | loadtxt एक एक्स्टरनल फाइल से डेटा लोड करता है। |
| 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। |
| 04:27 | loadtxt, delimiter और usecols keywords हैं। |
| 04:33 | अतः student_record.txt से columns 3,4,5,6,7 यहाँ लोड हो गए हैं। |
| 04:42 | column numbers के मध्य में 'comma' जुड़ गया है क्योंकि usecols एक sequence है। |
| 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। |
| 04:58 | टाइप करें, L dot shape और एंटर दबाएं। |
| 05:04 | हमें क्रमशः rows और columns की संख्या के साथ tuple प्राप्त होता है। |
| 05:11 | इस उदाहरण में, array L में एक लाख पचासी हजार छह सौ और सड़सठ rows और 5 columns हैं। |
| 05:22 | student_record.txt फाइल पर वापस जाएं। |
| 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? |
| 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 |
| 05:54 | अब इसके योग के लिए टाइप करें totalmarks is equal to sum parentheses में L square brackets में 0 और एंटर दबाएं। |
| 06:09 | टाइप करें totalmarks और एंटर दबाएं। हमें पहले छात्र के सभी विषयों के अकों का योग प्राप्त हुआ है। |
| 06:19 | अब mean प्राप्त करने के लिए हम array की लंबाई से totalmarks में भाग देंगे। |
| 06:26 | टाइप करें, totalmarks divided by len parentheses में L square brackets में 0 और एंटर दबाएं। |
| 06:40 | या function mean का उपयोग करें। टाइप करें np dot mean parentheses में L square brackets में 0 और एंटर दबाएं। |
| 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। |
| 07:04 | क्या यहाँ कार्य को कम करने के लिए कोई तरीका है?
इसके लिए, हम mean के documentation को देखेंगे। |
| 07:12 | टाइप करें, np dot mean questionmark और एंटर दबाएं। अधिक जानकारी के लिए टेक्स्ट को पढ़ें। |
| 07:23 | documentation से बाहर आने के लिए q टाइप करें। |
| 07:28 | उपर्युक्त उदाहरण में, L matrix जैसे two dimensional array है। |
| 07:35 | हम array के प्रत्येक axis में mean की गणना कर सकते हैं। |
| 07:41 | rows का axis 0 और कॉलम्स 1 द्वारा रेफर है। |
| 07:48 | सभी columns में mean की गणना करने के लिए, हमें axis के लिए अतिरिक्त parameter 1 को पास करना होगा। |
| 07:57 | टर्मिनल पर वापस आएं। |
| 08:00 | अब प्रत्येक विषय के लिए सभी छात्रों द्वारा प्राप्त अंकों के mean की गणना करते हैं। |
| 08:07 | टाइप करें np dot mean parentheses में L comma 0 और एंटर दबाएं। |
| 08:18 | अब हम सभी छात्रों के लिए अंग्रेजी के अंकों के median की गणना करेंगे। |
| 08:25 | टाइप करें L square brackets मेंcolon comma 0 और एंटर दबाएं। |
| 08:35 | ध्यान दें colon comma zero array में पहले column को प्रदर्शित करता है। जो कि English Mark है। |
| 08:45 | median प्राप्त करने के लिए, हम function median का उपयोग करेंगे। |
| 08:51 | टाइप करें np dot median parentheses में L square brackets मेंcolon comma 0 एंटर दबाएं। |
| 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। |
| 09:13 | टाइप करें np dot median parentheses में L comma 0 एंटर दबाएं। |
| 09:24 | उसी तरह से standard deviation की गणना करने के लिए हम function std का उपयोग करेंगे। |
| 09:31 | अंग्रेजी विषय के लिए Standard deviation निम्न टाइप करके प्राप्त किया जा सकता है np dot std parentheses में L square brackets मेंcolon comma 0 एंटर दबाएं। |
| 09:50 | और सभी rows के लिए, हम टाइप करेंगे np dot std parentheses में L comma 0 और एंटर दबाएं। |
| 10:03 | यहाँ वीडियो रोकें, निम्न अध्याय का अभ्यास करें और पुनः वीडियो शुरू करें। |
| 10:09 | फाइल football.txt को रेफर करें, जो इस ट्यूटोरियल के Code Files लिंक में उपलब्ध है। |
| 10:18 | फाइल को डाउनलोड करें और वर्तमान working directory में सेव करें। |
| 10:23 | अभी वर्तमान working directory Home directory है। |
| 10:28 | football.txt में, पहला कॉलम्स player name है, |
| 10:34 | दूसरा घरेलू खेल में goals है और तीसरा बाहरी खेल में goals है। |
| 10:42 | प्रत्येक खिलाड़ी के लिए कुल गोल्स,
घरेलू या बाहरी खेल के गोल्स का Mean, |
| 10:50 | घरेलू और बाहरी खेल के गोल्स का Standard deviation ज्ञात करें। |
| 10:55 | टर्मिनल पर जाएं। |
| 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। |
| 11:31 | np dot sum parentheses में L comma 1 और एंटर दबाएं। |
| 11:39 | दूसरे के लिए उत्तर है np dot mean parentheses मेंL comma 0 और एंटर दबाएं। |
| 11:50 | तीसरा है, np dot std parentheses में L comma 0 और एंटर दबाएं। |
| 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. |
| 12:18 | यहाँ हल करने हेतु आपके लिए कुछ स्वतः निर्धारण वाले प्रश्न हैं। |
| 12:23 | दी गई two dimensional list के अनुसार, आप प्रत्येक रो के लिए mean की गणना कैसे करेंगे? |
| 12:32 | दूसरा । दी गई लिस्ट के median की गणना करें। |
| 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? |
| 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। |
| 13:02 | np.mean parentheses में two_dimensional_list comma 1 |
| 13:11 | हम लिस्ट के median की गणना करने के लिए function median का उपयोग करेंगे np.median parentheses में student_marks |
| 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। |
| 13:39 | कृपया समय के साथ अपने प्रश्नों को इस फोरम में पोस्ट करें। |
| 13:43 | कृपया Python से संबधित अपने सामान्य प्रश्नों को इस फोरम पर पोस्ट करें। |
| 13:48 | FOSSEE टीम TBC परियोजना का समन्वय करती है। |
| 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। |
