{"id":1247,"date":"2023-07-27T03:48:04","date_gmt":"2023-07-27T03:48:04","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%aa%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%95%e0%b8%81%e0%b8%84%e0%b9%89%e0%b8%b2%e0%b8%87%e0%b8%97%e0%b8%b5%e0%b9%88%e0%b9%80%e0%b8%9b%e0%b9%87%e0%b8%99%e0%b8%99%e0%b8%b1%e0%b8%81%e0%b8%a8%e0%b8%b6%e0%b8%81\/"},"modified":"2023-07-27T03:48:04","modified_gmt":"2023-07-27T03:48:04","slug":"%e0%b8%aa%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%95%e0%b8%81%e0%b8%84%e0%b9%89%e0%b8%b2%e0%b8%87%e0%b8%97%e0%b8%b5%e0%b9%88%e0%b9%80%e0%b8%9b%e0%b9%87%e0%b8%99%e0%b8%99%e0%b8%b1%e0%b8%81%e0%b8%a8%e0%b8%b6%e0%b8%81","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%aa%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%95%e0%b8%81%e0%b8%84%e0%b9%89%e0%b8%b2%e0%b8%87%e0%b8%97%e0%b8%b5%e0%b9%88%e0%b9%80%e0%b8%9b%e0%b9%87%e0%b8%99%e0%b8%99%e0%b8%b1%e0%b8%81%e0%b8%a8%e0%b8%b6%e0%b8%81\/","title":{"rendered":"\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e40\u0e28\u0e29\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e43\u0e19 python"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e04\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19<\/strong> \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e04\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e2b\u0e32\u0e23\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e1a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e07\u0e40\u0e1a\u0e19\u0e21\u0e32\u0e15\u0e23\u0e10\u0e32\u0e19\u0e42\u0e14\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e32\u0e13<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e43\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e40\u0e23\u0e32\u0e01\u0e25\u0e48\u0e32\u0e27\u0e27\u0e48\u0e32 <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e43\u0e19\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15<\/a> \u0e43\u0e14\u0e46 \u0e43\u0e19\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e04\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1a\u0e39\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48 3 \u0e16\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e04\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e43\u0e19 Python \u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e27\u0e14\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 <a href=\"https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.regression.linear_model.OLSResults.outlier_test.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">OLSResults.outlier_test()<\/a> \u0e02\u0e2d\u0e07 statsmodels \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e44\u0e27\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>OLSResults.outlier_test()<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e42\u0e14\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48 <i>OLSResults<\/i> \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1e\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 statsmodels <strong>ols()<\/strong><\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e04\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e43\u0e19 Python<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e21\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22<\/a> \u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e43\u0e19 Python:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#import necessary packages and functions\n<\/span><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> numpy <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> np\n<span style=\"color: #008000;\">import<\/span> pandas <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> pd\n<span style=\"color: #008000;\">import<\/span> statsmodels. <span style=\"color: #3366ff;\">api<\/span> <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> sm\n<span style=\"color: #008000;\">from<\/span> statsmodels. <span style=\"color: #3366ff;\">formula<\/span> . <span style=\"color: #3366ff;\">api<\/span> <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> ols\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create dataset<\/span>\ndf = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">DataFrame<\/span> ({'rating': [90, 85, 82, 88, 94, 90, 76, 75, 87, 86],\n                   'points': [25, 20, 14, 16, 27, 20, 12, 15, 14, 19]})\n\n<span style=\"color: #008080;\">#fit simple linear regression model<\/span>\nmodel = ols('rating ~ points', data=df). <span style=\"color: #3366ff;\">fit<\/span> ()\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 <strong>outlier_test()<\/strong> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 DataFrame \u0e17\u0e35\u0e48\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 Studentized \u0e04\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#calculate studentized residuals<\/span>\nstud_res = model. <span style=\"color: #3366ff;\">outlier_test<\/span> ()\n\n<span style=\"color: #008080;\">#display studentized residuals<\/span>\nprint(stud_res)\n\n    student_resid unadj_p bonf(p)\n0 -0.486471 0.641494 1.000000\n1 -0.491937 0.637814 1.000000\n2 0.172006 0.868300 1.000000\n3 1.287711 0.238781 1.000000\n4 0.106923 0.917850 1.000000\n5 0.748842 0.478355 1.000000\n6 -0.968124 0.365234 1.000000\n7 -2.409911 0.046780 0.467801\n8 1.688046 0.135258 1.000000\n9 -0.014163 0.989095 1.000000\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">DataFrame \u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e15\u0e01\u0e04\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e04\u0e48\u0e32 p-value \u0e17\u0e35\u0e48\u0e22\u0e31\u0e07\u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e04\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e04\u0e48\u0e32 p-value \u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e01\u0e49\u0e44\u0e02\u0e42\u0e14\u0e22 Bonferroni \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e04\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e48\u0e32\u0e04\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e23\u0e01\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e04\u0e37\u0e2d <strong>-0.486471<\/strong> \u0e04\u0e48\u0e32\u0e04\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e37\u0e2d <strong>-0.491937<\/strong> \u0e41\u0e25\u0e30\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e19\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e23\u0e32\u0e22\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e07\u0e08\u0e38\u0e14\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e27\u0e14\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e48\u0e32\u0e15\u0e01\u0e04\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> matplotlib. <span style=\"color: #3366ff;\">pyplot<\/span> <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> plt<\/span>\n\n#define predictor variable values and studentized residuals\n<\/span>x = df[' <span style=\"color: #008000;\">points<\/span> ']\ny = stud_res[' <span style=\"color: #008000;\">student_resid<\/span> ']\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create scatterplot of predictor variable vs. studentized residuals\n<\/span>plt. <span style=\"color: #3366ff;\">scatter<\/span> (x,y)\nplt. <span style=\"color: #3366ff;\">axhline<\/span> (y=0, color=' <span style=\"color: #008000;\">black<\/span> ', linestyle=' <span style=\"color: #008000;\">--<\/span> ')\nplt. <span style=\"color: #3366ff;\">xlabel<\/span> (' <span style=\"color: #008000;\">Points<\/span> ')\nplt. <span style=\"color: #3366ff;\">ylabel<\/span> (' <span style=\"color: #008000;\">Studentized Residuals<\/span> ') \n<\/strong><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-12339 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/etudiants1.png\" alt=\"\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e15\u0e01\u0e04\u0e49\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e19\u0e31\u0e01\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32\u0e43\u0e19 Python\" width=\"372\" height=\"250\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f\u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e43\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e04\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1a\u0e39\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e21\u0e32\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 3 \u0e14\u0e31\u0e07\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e08\u0e36\u0e07\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0a\u0e31\u0e14\u0e40\u0e08\u0e19\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e41\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e21\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19 Python<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e1e\u0e2b\u0e38\u0e04\u0e39\u0e13\u0e43\u0e19 Python<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e21\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e1e\u0e25\u0e47\u0e2d\u0e15\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e43\u0e19 Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e04\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19 \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e04\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e2b\u0e32\u0e23\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e1a\u0e35\u0e48 [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-1247","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-3"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e40\u0e28\u0e29\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e43\u0e19 Python<\/title>\n<meta name=\"description\" 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