9 là một cách hiệu quả và Pythonic để tính tổng danh sách các giá trị số. Cộng nhiều số lại với nhau là một bước trung gian phổ biến trong nhiều phép tính, vì vậy
Tiền thưởng miễn phí. Nhấp vào đây để nhận Bảng cheat Python và tìm hiểu kiến thức cơ bản về Python 3, như làm việc với các kiểu dữ liệu, từ điển, danh sách và hàm Python
Tìm hiểu vấn đề tổng kết
Tính tổng các giá trị số với nhau là một vấn đề khá phổ biến trong lập trình. Ví dụ: giả sử bạn có một danh sách các số [1, 2, 3, 4, 5] và muốn cộng chúng lại với nhau để tính tổng của chúng. Với số học tiêu chuẩn, bạn sẽ làm một cái gì đó như thế này
1 + 2 + 3 + 4 + 5 = 15
Theo như toán học, biểu thức này khá đơn giản. Nó hướng dẫn bạn thực hiện một loạt các phép cộng ngắn cho đến khi bạn tìm được tổng của tất cả các số
Có thể thực hiện phép tính cụ thể này bằng tay, nhưng hãy tưởng tượng một số tình huống khác mà điều đó có thể không khả thi. Nếu bạn có một danh sách số đặc biệt dài, việc thêm bằng tay có thể không hiệu quả và dễ bị lỗi. Điều gì xảy ra nếu bạn thậm chí không biết có bao nhiêu mục trong danh sách?
Trong những tình huống như thế này, cho dù bạn có một danh sách dài hay ngắn các số, Python có thể khá hữu ích để giải các bài toán tính tổng
Nếu bạn muốn tính tổng các số bằng cách tạo giải pháp của riêng mình từ đầu, thì bạn có thể thử sử dụng vòng lặp
>>> fromfunctoolsimportreduce>>> fromoperatorimportadd>>> reduce(add,[1,2,3,4,5])15>>> reduce(add,[])Traceback (most recent call last):...TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value>>> reduce(lambdax,y:x+y,[1,2,3,4,5])15
4, bạn lấy một —cụ thể là danh sách các giá trị số—làm đối số và trả về tổng giá trị trong danh sách đầu vào. Nếu danh sách đầu vào trống, thì hàm trả về
>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> sum([])0
0. Vòng lặp
>>> fromfunctoolsimportreduce>>> fromoperatorimportadd>>> reduce(add,[1,2,3,4,5])15>>> reduce(add,[])Traceback (most recent call last):...TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value>>> reduce(lambdax,y:x+y,[1,2,3,4,5])15
8 giống với vòng lặp mà bạn đã thấy trước đây
Bạn cũng có thể sử dụng đệ quy thay vì lặp lại. Đệ quy là một kỹ thuật lập trình chức năng trong đó một hàm được gọi theo định nghĩa của chính nó. Nói cách khác, một hàm đệ quy gọi chính nó trong một vòng lặp
Khi bạn định nghĩa một hàm đệ quy, bạn có nguy cơ chạy vào một vòng lặp vô hạn. Để ngăn chặn điều này, bạn cần xác định cả trường hợp cơ sở dừng đệ quy và trường hợp đệ quy để gọi hàm và bắt đầu vòng lặp ẩn
Trong ví dụ trên, trường hợp cơ sở hàm ý rằng tổng của một danh sách có độ dài bằng 0 là
>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> sum([])0
0. Trường hợp đệ quy ngụ ý rằng tổng số tiền là giá trị đầu tiên,
>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> sum([])0
8, cộng với tổng của các giá trị còn lại,
>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> sum([])0
9. Bởi vì trường hợp đệ quy sử dụng một trình tự ngắn hơn trên mỗi lần lặp, bạn sẽ gặp trường hợp cơ sở khi
>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> sum([])0
1 là một danh sách có độ dài bằng không. Kết quả cuối cùng, bạn nhận được tổng của tất cả các mục trong danh sách đầu vào của mình,
>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> sum([])0
1
Ghi chú. Trong ví dụ này, nếu bạn không kiểm tra danh sách đầu vào trống (trường hợp cơ bản của bạn), thì
>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> sum([])0
4 sẽ không bao giờ chạy vào một vòng lặp đệ quy vô hạn. Khi danh sách
>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> sum([])0
1 của bạn đạt đến độ dài
>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> sum([])0
0, mã sẽ cố truy cập một mục từ danh sách trống, điều này làm tăng
>>> # Use a list>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> # Use a tuple>>> sum((1,2,3,4,5))15>>> # Use a set>>> sum({1,2,3,4,5})15>>> # Use a range>>> sum(range(1,6))15>>> # Use a dictionary>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"})6>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"}.keys())6
5 và phá vỡ vòng lặp
Với kiểu triển khai này, bạn sẽ không bao giờ nhận được tổng từ chức năng này. Bạn sẽ nhận được một
>>> # Use a list>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> # Use a tuple>>> sum((1,2,3,4,5))15>>> # Use a set>>> sum({1,2,3,4,5})15>>> # Use a range>>> sum(range(1,6))15>>> # Use a dictionary>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"})6>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"}.keys())6
5 mỗi lần
Một tùy chọn khác để tính tổng danh sách các số trong Python là sử dụng
>>> # Use a list>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> # Use a tuple>>> sum((1,2,3,4,5))15>>> # Use a set>>> sum({1,2,3,4,5})15>>> # Use a range>>> sum(range(1,6))15>>> # Use a dictionary>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"})6>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"}.keys())6
7 từ. Để lấy tổng của một danh sách các số, bạn có thể chuyển một trong hai hoặc một hàm
>>> sum([x**2forxinrange(1,6)])55
0 thích hợp làm đối số đầu tiên cho
>>> # Use a list>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> # Use a tuple>>> sum((1,2,3,4,5))15>>> # Use a set>>> sum({1,2,3,4,5})15>>> # Use a range>>> sum(range(1,6))15>>> # Use a dictionary>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"})6>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"}.keys())6
7
>>>
>>> fromfunctoolsimportreduce>>> fromoperatorimportadd>>> reduce(add,[1,2,3,4,5])15>>> reduce(add,[])Traceback (most recent call last):...TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value>>> reduce(lambdax,y:x+y,[1,2,3,4,5])15
Bạn có thể gọi
>>> # Use a list>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> # Use a tuple>>> sum((1,2,3,4,5))15>>> # Use a set>>> sum({1,2,3,4,5})15>>> # Use a range>>> sum(range(1,6))15>>> # Use a dictionary>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"})6>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"}.keys())6
7 kèm theo rút gọn hoặc gấp lại,
>>> sum([x**2forxinrange(1,6)])55
3 cùng với
>>> sum([x**2forxinrange(1,6)])55
4 làm đối số. Sau đó,
>>> # Use a list>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> # Use a tuple>>> sum((1,2,3,4,5))15>>> # Use a set>>> sum({1,2,3,4,5})15>>> # Use a range>>> sum(range(1,6))15>>> # Use a dictionary>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"})6>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"}.keys())6
7 sử dụng hàm đầu vào để xử lý
>>> sum([x**2forxinrange(1,6)])55
4 và trả về một giá trị tích lũy duy nhất
Trong ví dụ đầu tiên, hàm rút gọn là
>>> sum([x**2forxinrange(1,6)])55
7, lấy hai số và cộng chúng lại với nhau. Kết quả cuối cùng là tổng của các số trong đầu vào
>>> sum([x**2forxinrange(1,6)])55
4. Như một nhược điểm,
>>> # Use a list>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> # Use a tuple>>> sum((1,2,3,4,5))15>>> # Use a set>>> sum({1,2,3,4,5})15>>> # Use a range>>> sum(range(1,6))15>>> # Use a dictionary>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"})6>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"}.keys())6
7 tăng a khi bạn gọi nó với một khoảng trống
>>> sum([x**2forxinrange(1,6)])55
4
Trong ví dụ thứ hai, hàm rút gọn là hàm
>>> sum([x**2forxinrange(1,6)])55
0 trả về phép cộng hai số
Vì các phép tính tổng như thế này là phổ biến trong lập trình, nên viết mã một hàm mới mỗi khi bạn cần tính tổng một số số là công việc lặp đi lặp lại nhiều lần. Ngoài ra, sử dụng
>>> # Use a list>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> # Use a tuple>>> sum((1,2,3,4,5))15>>> # Use a set>>> sum({1,2,3,4,5})15>>> # Use a range>>> sum(range(1,6))15>>> # Use a dictionary>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"})6>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"}.keys())6
7 không phải là giải pháp dễ đọc nhất dành cho bạn
Python cung cấp một chức năng tích hợp chuyên dụng để giải quyết vấn đề này. Chức năng được gọi thuận tiện. Vì đây là hàm tích hợp nên bạn có thể sử dụng trực tiếp trong mã của mình mà không cần nhập bất kỳ thứ gì
Loại bỏ các quảng cáo
Bắt đầu với >>> def sum_numbers(numbers):
.. if len(numbers) == 0:
.. return 0
.. return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:])
...
>>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5])
15
9 của Python
Khả năng đọc là một trong những nguyên tắc quan trọng nhất đằng sau. Hình dung những gì bạn đang yêu cầu một vòng lặp thực hiện khi tính tổng một danh sách các giá trị. Bạn muốn nó lặp qua một số số, tích chúng trong một biến trung gian và trả về tổng cuối cùng. Tuy nhiên, bạn có thể tưởng tượng ra một phiên bản tổng kết dễ đọc hơn mà không cần vòng lặp. Bạn muốn Python lấy một số số và tính tổng chúng lại với nhau
Bây giờ hãy nghĩ về cách
>>> # Use a list>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> # Use a tuple>>> sum((1,2,3,4,5))15>>> # Use a set>>> sum({1,2,3,4,5})15>>> # Use a range>>> sum(range(1,6))15>>> # Use a dictionary>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"})6>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"}.keys())6
7 tính tổng. Sử dụng
>>> # Use a list>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> # Use a tuple>>> sum((1,2,3,4,5))15>>> # Use a set>>> sum({1,2,3,4,5})15>>> # Use a range>>> sum(range(1,6))15>>> # Use a dictionary>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"})6>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"}.keys())6
7 được cho là khó đọc hơn và ít đơn giản hơn so với giải pháp dựa trên vòng lặp
9 làm chức năng tích hợp để cung cấp giải pháp Pythonic cho bài toán tổng kết. Alex Martelli đã đóng góp hàm này, ngày nay là cú pháp ưa thích để tổng hợp danh sách các giá trị
>>> fromfunctoolsimportreduce>>> fromoperatorimportadd>>> reduce(add,[1,2,3,4,5])15>>> reduce(add,[])Traceback (most recent call last):...TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value>>> reduce(lambdax,y:x+y,[1,2,3,4,5])15
8 hoặc cuộc gọi
>>> # Use a list>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> # Use a tuple>>> sum((1,2,3,4,5))15>>> # Use a set>>> sum({1,2,3,4,5})15>>> # Use a range>>> sum(range(1,6))15>>> # Use a dictionary>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"})6>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"}.keys())6
7. Không giống như
>>> # Use a list>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> # Use a tuple>>> sum((1,2,3,4,5))15>>> # Use a set>>> sum({1,2,3,4,5})15>>> # Use a range>>> sum(range(1,6))15>>> # Use a dictionary>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"})6>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"}.keys())6
>>> # Use a list>>> sum([1,2,3,4,5])15>>> # Use a tuple>>> sum((1,2,3,4,5))15>>> # Use a set>>> sum({1,2,3,4,5})15>>> # Use a range>>> sum(range(1,6))15>>> # Use a dictionary>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"})6>>> sum({1:"one",2:"two",3:"three"}.keys())6
9 đều trả về tổng các khóa của từ điển đầu vào. Ví dụ đầu tiên tính tổng các khóa theo mặc định và ví dụ thứ hai tính tổng các khóa do lệnh gọi trên từ điển đầu vào
Nếu từ điển của bạn lưu trữ các số trong các giá trị của nó và bạn muốn tính tổng các giá trị này thay vì các khóa, thì bạn có thể thực hiện việc này bằng cách sử dụng giống như trong ví dụ
9 hoạt động như mong đợi khi bạn sử dụng biểu thức trình tạo làm đối số
>>>
>>> sum(x**2forxinrange(1,6))55
Ví dụ này cho thấy một trong những kỹ thuật Pythonic nhất để tiếp cận vấn đề tổng kết. Nó cung cấp một giải pháp thanh lịch, dễ đọc và hiệu quả trong một dòng mã
9 là cung cấp một cách Pythonic để cộng các giá trị số lại với nhau. Đến đây các bạn đã biết cách sử dụng hàm tính tổng các số nguyên. Ngoài ra, bạn có thể sử dụng
25. Biểu tượng thứ hai đại diện cho các giá trị NaN (không phải số). Vì bạn không thể cộng các số với các số không phải là số, nên kết quả là bạn nhận được _______16_______26
9 chủ yếu nhằm hoạt động trên các giá trị số, nhưng bạn cũng có thể sử dụng hàm này để nối các chuỗi như danh sách và bộ dữ liệu. Để làm điều đó, bạn cần cung cấp một giá trị thích hợp cho
9 để nối các danh sách và bộ dữ liệu. Đây là một tính năng thú vị mà bạn có thể sử dụng để làm phẳng danh sách các danh sách hoặc một bộ gồm các bộ. Yêu cầu chính để các ví dụ này hoạt động là chọn một giá trị thích hợp cho
0. Như thông báo ngoại lệ gợi ý, bạn nên sử dụng để nối các chuỗi trong Python. Bạn sẽ thấy các ví dụ về cách sử dụng phương pháp này sau này khi đến phần trên
Thực hành với >>> def sum_numbers(numbers):
.. if len(numbers) == 0:
.. return 0
.. return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:])
...
>>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5])
15
9 của Python
Cho đến nay, bạn đã học được những điều cơ bản khi làm việc với
9 trong mã của bạn. Với những ví dụ thực tế này, bạn sẽ biết rằng hàm tích hợp sẵn này khá hữu ích khi bạn đang thực hiện các phép tính yêu cầu tìm tổng của một chuỗi số như một bước trung gian
9 có thể hữu ích khi bạn làm việc với danh sách và bộ dữ liệu. Một ví dụ đặc biệt mà bạn sẽ xem xét là khi bạn cần làm phẳng một danh sách các danh sáchLoại bỏ các quảng cáo
Tính toán các khoản tiền tích lũy
Ví dụ đầu tiên bạn sẽ viết mã liên quan đến cách tận dụng đối số
8 để tính tổng các danh sách tích lũy các giá trị số
Giả sử bạn đang phát triển một hệ thống để quản lý việc bán một sản phẩm nhất định tại một số điểm bán hàng khác nhau. Mỗi ngày, bạn nhận được một báo cáo đơn vị đã bán từ mỗi điểm bán hàng. Bạn cần tính tổng cộng dồn một cách có hệ thống để biết cả công ty bán được bao nhiêu đơn vị trong tuần. Để giải quyết vấn đề này, bạn có thể sử dụng
8, bạn đặt một giá trị ban đầu để khởi tạo tổng, cho phép bạn thêm các đơn vị liên tiếp vào tổng phụ đã tính toán trước đó. Vào cuối tuần, bạn sẽ có tổng số đơn vị đã bán của công ty
9 là sử dụng nó như một phép tính trung gian trước khi thực hiện các phép tính tiếp theo. Ví dụ: giả sử bạn cần tính giá trị trung bình cộng của một mẫu giá trị số. Giá trị trung bình số học, còn được gọi là giá trị trung bình, là tổng của các giá trị chia cho số lượng giá trị, hoặc , trong mẫu
Nếu bạn có mẫu [2, 3, 4, 2, 3, 6, 4, 2] và bạn muốn tính trung bình cộng bằng tay, thì bạn có thể giải phép toán này
(2 + 3 + 4 + 2 + 3 + 6 + 4 + 2)/8 = 3. 25
Nếu bạn muốn tăng tốc độ này bằng cách sử dụng Python, bạn có thể chia nó thành hai phần. Phần đầu tiên của phép tính này, khi bạn cộng các số lại với nhau, là một nhiệm vụ dành cho
55. Câu lệnh return tính giá trị trung bình cộng của mẫu và gửi nó trở lại mã gọi
Ghi chú. Tính toán giá trị trung bình của một mẫu dữ liệu là một hoạt động phổ biến trong thống kê và phân tích dữ liệu. Thư viện chuẩn Python cung cấp một mô-đun thuận tiện được gọi để tiếp cận các loại tính toán này
9 là tìm tích vô hướng của hai chuỗi giá trị số có độ dài bằng nhau. Tích vô hướng là tổng đại số của các tích của mỗi cặp giá trị trong chuỗi đầu vào. Ví dụ: nếu bạn có các chuỗi (1, 2, 3) và (4, 5, 6), thì bạn có thể tính tích vô hướng của chúng bằng tay bằng cách sử dụng phép cộng và phép nhân
1 × 4 + 2 × 5 + 3 × 6 = 32
Để trích xuất các cặp giá trị liên tiếp từ chuỗi đầu vào, bạn có thể sử dụng
74, bạn tạo một danh sách các bộ dữ liệu với các giá trị từ mỗi chuỗi đầu vào. Biểu thức trình tạo lặp qua từng bộ trong khi nhân các cặp giá trị liên tiếp được sắp xếp trước đó bởi
Mã trong ví dụ trên hoạt động. Tuy nhiên, tích vô hướng được xác định cho các chuỗi có độ dài bằng nhau, vậy điều gì xảy ra nếu bạn cung cấp các chuỗi có độ dài khác nhau?
Để giải quyết khả năng này, bạn có thể kết thúc lệnh gọi tới ____0_______9 trong một chức năng tùy chỉnh và cung cấp một kiểm tra thích hợp cho độ dài của các chuỗi đầu vào
Nhúng chức năng vào chức năng tùy chỉnh cho phép bạn sử dụng lại mã. Nó cũng cung cấp cho bạn cơ hội để đặt tên cho chức năng một cách mô tả để người dùng biết chức năng đó làm gì chỉ bằng cách đọc tên của nó
Loại bỏ các quảng cáo
Làm phẳng một danh sách các danh sách
Làm phẳng một danh sách các danh sách là một nhiệm vụ phổ biến trong Python. Giả sử bạn có một danh sách các danh sách và cần làm phẳng danh sách đó thành một danh sách duy nhất chứa tất cả các mục từ danh sách lồng nhau ban đầu. Bạn có thể sử dụng bất kỳ cách tiếp cận nào để làm phẳng danh sách trong Python. Ví dụ: bạn có thể sử dụng vòng lặp
>>> fromfunctoolsimportreduce>>> fromoperatorimportadd>>> reduce(add,[1,2,3,4,5])15>>> reduce(add,[])Traceback (most recent call last):...TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value>>> reduce(lambdax,y:x+y,[1,2,3,4,5])15
9 để nối các chuỗi trong hướng dẫn này. Bạn có thể sử dụng tính năng đó để làm phẳng một danh sách các danh sách như bạn đã làm trong ví dụ trên không? . Đây là cách
Một nhược điểm quan trọng của bất kỳ giải pháp nào ngụ ý nối là đằng sau hậu trường, mỗi bước trung gian sẽ tạo ra một danh sách mới. Điều này có thể khá lãng phí về mặt sử dụng bộ nhớ. Danh sách cuối cùng được trả về chỉ là danh sách được tạo gần đây nhất trong số tất cả các danh sách đã được tạo ở mỗi vòng nối. Thay vào đó, sử dụng tính năng hiểu danh sách đảm bảo rằng bạn chỉ tạo và trả về một danh sách
92. Cũng giống như cách hiểu trước đó, giải pháp này chỉ tạo một danh sách trong quy trình. Một lợi thế của giải pháp này là nó rất dễ đọc
Sử dụng các lựa chọn thay thế cho >>> def sum_numbers(numbers):
.. if len(numbers) == 0:
.. return 0
.. return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:])
...
>>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5])
15
9
03, bạn sẽ tìm thấy một hàm có tên là hàm này có thể giúp bạn cải thiện độ chính xác chung của các phép tính dấu phẩy động của mình
Bạn có thể có một nhiệm vụ mà bạn muốn nối hoặc xâu chuỗi một số lần lặp lại để bạn có thể làm việc với chúng như một. Đối với tình huống này, bạn có thể xem chức năng của mô-đun
05. Hàm này có thể nhận nhiều lần lặp và tạo một mục mang lại các mục từ mục đầu tiên, từ mục thứ hai, v.v. cho đến khi nó sử dụng hết tất cả các lần lặp đầu vào
Nối các chuỗi với >>> def sum_numbers(numbers):
.. total = 0
.. for number in numbers:
.. total += number
.. return total
...
>>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5])
15
>>> sum_numbers([])
0
44
44 được phân tách bằng dấu cách trong chuỗi cuối cùng của bạn
Phần kết luận
Giờ đây, bạn có thể sử dụng hàm tích hợp sẵn của Python để cộng nhiều giá trị số lại với nhau. Hàm này cung cấp một cách hiệu quả, dễ đọc và Pythonic để giải quyết các vấn đề tổng kết trong mã của bạn. Nếu bạn đang xử lý các phép tính toán yêu cầu tính tổng các giá trị số, thì
9 và các công cụ thay thế để tính tổng và nối các đối tượng
Với kiến thức này, giờ đây bạn có thể cộng nhiều giá trị số lại với nhau theo cách Pythonic, dễ đọc và hiệu quả
Đánh dấu là đã hoàn thành
🐍 Thủ thuật Python 💌
Nhận một Thủ thuật Python ngắn và hấp dẫn được gửi đến hộp thư đến của bạn vài ngày một lần. Không có thư rác bao giờ. Hủy đăng ký bất cứ lúc nào. Được quản lý bởi nhóm Real Python
Gửi cho tôi thủ thuật Python »
Giới thiệu về Leodanis Pozo Ramos
Leodanis là một kỹ sư công nghiệp yêu thích Python và phát triển phần mềm. Anh ấy là một nhà phát triển Python tự học với hơn 6 năm kinh nghiệm. Anh ấy là một nhà văn đam mê kỹ thuật với số lượng bài báo được xuất bản ngày càng tăng trên Real Python và các trang web khác
» Tìm hiểu thêm về Leodanis
Mỗi hướng dẫn tại Real Python được tạo bởi một nhóm các nhà phát triển để nó đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng cao của chúng tôi. Các thành viên trong nhóm đã làm việc trong hướng dẫn này là
Aldren
Bartosz
Joanna
Gia-cốp
Sadie
Bậc thầy Kỹ năng Python trong thế giới thực Với quyền truy cập không giới hạn vào Python thực
Tham gia với chúng tôi và có quyền truy cập vào hàng nghìn hướng dẫn, khóa học video thực hành và cộng đồng các Pythonistas chuyên gia
Nâng cao kỹ năng Python của bạn »
Chuyên gia Kỹ năng Python trong thế giới thực Với quyền truy cập không giới hạn vào Python thực
Tham gia với chúng tôi và có quyền truy cập vào hàng ngàn hướng dẫn, khóa học video thực hành và cộng đồng Pythonistas chuyên gia
Nâng cao kỹ năng Python của bạn »
Bạn nghĩ sao?
Đánh giá bài viết này
Tweet Chia sẻ Chia sẻ Email
Bài học số 1 hoặc điều yêu thích mà bạn đã học được là gì?
Mẹo bình luận. Những nhận xét hữu ích nhất là những nhận xét được viết với mục đích học hỏi hoặc giúp đỡ các sinh viên khác. và nhận câu trả lời cho các câu hỏi phổ biến trong cổng thông tin hỗ trợ của chúng tôi
Tổng bình phương trong Python là gì?
1. Tổng bình phương (SST) – Tổng bình phương sự khác biệt giữa các điểm dữ liệu riêng lẻ (y i ) và . 2. Tổng hồi quy bình phương (SSR) – Tổng bình phương chênh lệch giữa các điểm dữ liệu dự đoán (ŷi) và giá trị trung bình của biến phản hồi (y). . 2. Sum of Squares Regression (SSR) – The sum of squared differences between predicted data points (ŷi) and the mean of the response variable(y).
TSS trong Python là gì?
Tổng bình phương (TSS) trong python.
Tổng số trong tổng bình phương là bao nhiêu?
Tổng bình phương là bao nhiêu? . Tổng SS = Σ(Yi – giá trị trung bình của Y) 2. Ghi chú. Sigma (Σ) là một thuật ngữ toán học để tính tổng hoặc “cộng. ” Nó bảo bạn cộng tất cả các kết quả có thể có từ phần còn lại của phương trình.
