{"id":2239,"date":"2023-07-23T03:04:58","date_gmt":"2023-07-23T03:04:58","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b9%81%e0%b8%9b%e0%b8%a5%e0%b8%87%e0%b8%82%e0%b9%89%e0%b8%ad%e0%b8%a1%e0%b8%b9%e0%b8%a5%e0%b9%83%e0%b8%99%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b2%e0%b8%a1\/"},"modified":"2023-07-23T03:04:58","modified_gmt":"2023-07-23T03:04:58","slug":"%e0%b9%81%e0%b8%9b%e0%b8%a5%e0%b8%87%e0%b8%82%e0%b9%89%e0%b8%ad%e0%b8%a1%e0%b8%b9%e0%b8%a5%e0%b9%83%e0%b8%99%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b2%e0%b8%a1","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b9%81%e0%b8%9b%e0%b8%a5%e0%b8%87%e0%b8%82%e0%b9%89%e0%b8%ad%e0%b8%a1%e0%b8%b9%e0%b8%a5%e0%b9%83%e0%b8%99%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b2%e0%b8%a1\/","title":{"rendered":"\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e43\u0e19 python (log, square root, cube root)"},"content":{"rendered":"

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\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e17\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01\u0e16\u0e37\u0e2d\u0e27\u0e48\u0e32\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e15\u0e32\u0e21\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34 \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23\u0e01\u0e47\u0e15\u0e32\u0e21 \u0e43\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e21\u0e31\u0e01\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19<\/span><\/p>\n

\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e01\u0e49\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e04\u0e48\u0e32\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e43\u0e14\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a:<\/span><\/p>\n

1. \u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e17\u0e36\u0e01:<\/strong> \u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01 y \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 log(y)<\/strong><\/span><\/p>\n

2. \u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e23\u0e32\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e2d\u0e07:<\/strong> \u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01 y \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 \u221ay<\/span><\/strong><\/span><\/p>\n

3. \u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e23\u0e32\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21:<\/strong> \u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01 y \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 y 1\/3<\/sup><\/strong><\/span><\/p>\n

\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e33\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e08\u0e30\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e15\u0e32\u0e21\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19<\/span><\/p>\n

\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e43\u0e19 Python<\/span><\/p>\n

\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e17\u0e36\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e43\u0e19 Python<\/strong><\/span><\/h3>\n

\u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23 \u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e25\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21<\/strong> \u0e43\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e07\u0e08\u0e38\u0e14\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e04\u0e35\u0e22\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e14\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e17\u0e36\u0e01:<\/span> <\/p>\n

 import<\/span> numpy as<\/span> np\nimport<\/span> matplotlib. pyplot<\/span> as<\/span> plt\n\n#make this example reproducible\n<\/span>n.p. random<\/span> . seeds<\/span> (0)\n\n#create beta distributed random variable with 200 values\n<\/span>data = np. random<\/span> . beta<\/span> (a= 4<\/span> , b= 15<\/span> , size= 300<\/span> )\n\n#create log-transformed data\n<\/span>data_log = np. log<\/span> (data)\n\n#define grid of plots\n<\/span>fig, axs = plt. subplots<\/span> (nrows= 1<\/span> , ncols= 2<\/span> )\n\n#create histograms\n<\/span>axs[0]. hist<\/span> (data, edgecolor=' black<\/span> ')\naxs[1]. hist<\/span> (data_log, edgecolor=' black<\/span> ')\n\n#add title to each histogram\n<\/span>axs[0]. set_title<\/span> (' Original Data<\/span> ')\naxs[1].set_title(' Log-Transformed Data<\/span> ')\n<\/strong><\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 \u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e27\u0e48\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e08\u0e01\u0e41\u0e08\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e17\u0e36\u0e01\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34\u0e21\u0e32\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e08\u0e01\u0e41\u0e08\u0e07\u0e14\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23<\/span><\/p>\n
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 import<\/span> numpy as<\/span> np\nimport<\/span> matplotlib. pyplot<\/span> as<\/span> plt\n\n#make this example reproducible\n<\/span>n.p. random<\/span> . seeds<\/span> (0)\n\n#create beta distributed random variable with 200 values\n<\/span>data = np. random<\/span> . beta<\/span> (a= 1<\/span> , b= 5<\/span> , size= 300<\/span> )\n\n#create log-transformed data\n<\/span>data_log = np. sqrt<\/span> (data)\n\n#define grid of plots\n<\/span>fig, axs = plt. subplots<\/span> (nrows= 1<\/span> , ncols= 2<\/span> )\n\n#create histograms\n<\/span>axs[0]. hist<\/span> (data, edgecolor=' black<\/span> ')\naxs[1]. hist<\/span> (data_log, edgecolor=' black<\/span> ')\n\n#add title to each histogram\n<\/span>axs[0]. set_title<\/span> (' Original Data<\/span> ')\naxs[1].set_title(' Square Root Transformed Data<\/span> ')<\/strong> <\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 \u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e27\u0e48\u0e32\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e23\u0e32\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34\u0e21\u0e32\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e14\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23<\/span><\/p>\n
 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e23\u0e39\u0e17\u0e04\u0e34\u0e27\u0e1a\u0e4c\u0e43\u0e19 Python<\/strong><\/span><\/h3>\n
 \u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e23\u0e32\u0e01\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e34\u0e27\u0e1a\u0e4c<\/strong> \u0e1a\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e07\u0e08\u0e38\u0e14\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e04\u0e35\u0e22\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e08\u0e01\u0e41\u0e08\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e23\u0e32\u0e01\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e34\u0e27\u0e1a\u0e4c\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25:<\/span> <\/p>\n
 import<\/span> numpy as<\/span> np\nimport<\/span> matplotlib. pyplot<\/span> as<\/span> plt\n\n#make this example reproducible\n<\/span>n.p. random<\/span> . seeds<\/span> (0)\n\n#create beta distributed random variable with 200 values\n<\/span>data = np. random<\/span> . beta<\/span> (a= 1<\/span> , b= 5<\/span> , size= 300<\/span> )\n\n#create log-transformed data\n<\/span>data_log = np. cbrt<\/span> (data)\n\n#define grid of plots\n<\/span>fig, axs = plt. subplots<\/span> (nrows= 1<\/span> , ncols= 2<\/span> )\n\n#create histograms\n<\/span>axs[0]. hist<\/span> (data, edgecolor=' black<\/span> ')\naxs[1]. hist<\/span> (data_log, edgecolor=' black<\/span> ')\n\n#add title to each histogram\n<\/span>axs[0]. set_title<\/span> (' Original Data<\/span> ')\naxs[1].set_title(' Cube Root Transformed Data<\/span> ')<\/strong> <\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 \u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e27\u0e48\u0e32\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e23\u0e39\u0e17\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e34\u0e27\u0e1a\u0e4c\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e15\u0e32\u0e21\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34\u0e21\u0e32\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e14\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23<\/span><\/p>\n
 \u0e41\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21<\/strong><\/span><\/h3>\n
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19 Z \u0e43\u0e19 Python<\/a>
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e21\u0e32\u0e15\u0e23\u0e10\u0e32\u0e19\u0e43\u0e19 Python<\/a>
 \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e2a\u0e31\u0e19\u0e19\u0e34\u0e29\u0e10\u0e32\u0e19\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34\u0e43\u0e19\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e2d\u0e30\u0e44\u0e23?<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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