{"id":982,"date":"2023-07-28T02:35:28","date_gmt":"2023-07-28T02:35:28","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b2%e0%b8%a1%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%96%e0%b8%94%e0%b8%96%e0%b8%ad%e0%b8%a2%e0%b8%81%e0%b8%b3%e0%b8%a5%e0%b8%b1%e0%b8%87%e0%b8%aa%e0%b8%ad%e0%b8%87\/"},"modified":"2023-07-28T02:35:28","modified_gmt":"2023-07-28T02:35:28","slug":"%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b2%e0%b8%a1%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%96%e0%b8%94%e0%b8%96%e0%b8%ad%e0%b8%a2%e0%b8%81%e0%b8%b3%e0%b8%a5%e0%b8%b1%e0%b8%87%e0%b8%aa%e0%b8%ad%e0%b8%87","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b2%e0%b8%a1%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%96%e0%b8%94%e0%b8%96%e0%b8%ad%e0%b8%a2%e0%b8%81%e0%b8%b3%e0%b8%a5%e0%b8%b1%e0%b8%87%e0%b8%aa%e0%b8%ad%e0%b8%87\/","title":{"rendered":"\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e19 python"},"content":{"rendered":"

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\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07<\/strong> \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2b\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e34\u0e21\u0e32\u0e13\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07 \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e17\u0e49\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e21\u0e35\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e19 “U” \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d “U” \u0e01\u0e25\u0e31\u0e1a\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e1a\u0e19\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f<\/span><\/p>\n

\u0e01\u0e25\u0e48\u0e32\u0e27\u0e04\u0e37\u0e2d \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e47\u0e21\u0e35\u0e41\u0e19\u0e27\u0e42\u0e19\u0e49\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e08\u0e38\u0e14\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e47\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e25\u0e14\u0e25\u0e07\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e22\u0e31\u0e07\u0e04\u0e07\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b<\/span><\/p>\n

\u0e1a\u0e17\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e19 Python<\/span><\/p>\n

\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e19 Python<\/span><\/strong><\/h2>\n

\u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e32\u0e21\u0e35\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e31\u0e1b\u0e14\u0e32\u0e2b\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e23\u0e32\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e38\u0e02 (\u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a 0 \u0e16\u0e36\u0e07 100) \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e19 16 \u0e04\u0e19:<\/span><\/p>\n

 import<\/span> numpy as<\/span> np\nimport<\/span> scipy.stats as<\/span> stats\n\n#define variables<\/span>\nhours = [6, 9, 12, 12, 15, 21, 24, 24, 27, 30, 36, 39, 45, 48, 57, 60]\nhapp = [12, 18, 30, 42, 48, 78, 90, 96, 96, 90, 84, 78, 66, 54, 36, 24]<\/strong><\/pre>\n
 \u0e2b\u0e32\u0e01\u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e21\u0e35\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e15\u0e31\u0e27 \u201cU\u201d:<\/span> <\/p>\n
 import matplotlib.pyplot<\/span> as plt<\/span>\n\n#create scatterplot\n<\/span>plt.scatter(hours, happ)<\/span><\/span><\/strong> <\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e38\u0e02\u0e01\u0e47\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e40\u0e01\u0e34\u0e19 35 \u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e31\u0e1b\u0e14\u0e32\u0e2b\u0e4c \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e38\u0e02\u0e01\u0e47\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e25\u0e14\u0e25\u0e07<\/span><\/p>\n
 \u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e23\u0e48\u0e32\u0e07 “U” \u0e19\u0e35\u0e49 \u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e27\u0e48\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2b\u0e32\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07<\/span><\/p>\n
 \u0e2b\u0e32\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e46 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e2a\u0e48\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e1e\u0e2b\u0e38\u0e19\u0e32\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e14\u0e35\u0e01\u0e23\u0e35 2 \u0e44\u0e14\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49<\/span> \u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19<\/span> numpy.polyfit()<\/a> : <\/p>\n
 import<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#polynomial fit with degree = 2\n<\/span>model = np.poly1d(np.polyfit(hours, happ, 2))\n\n#add fitted polynomial line to scatterplot\n<\/span>polyline = np.linspace(1, 60, 50)\nplt.scatter(hours, happ)\nplt.plot(polyline, model(polyline))\nplt.show()<\/strong> <\/pre>\n
\"\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e19<\/p>\n
 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2b\u0e32\u0e2a\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e1e\u0e2b\u0e38\u0e19\u0e32\u0e21\u0e1e\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e44\u0e14\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e34\u0e21\u0e1e\u0e4c\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07:<\/span><\/p>\n
 print<\/span> (model)\n\n-0.107x 2<\/sup> + 7.173x - 30.25\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e2a\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e1e\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e04\u0e37\u0e2d:<\/span><\/p>\n
 \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e38\u0e02 = -0.107(\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07) 2<\/sup> + 7.173(\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07) \u2013 30.25<\/strong><\/span><\/p>\n
 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e38\u0e02\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e32\u0e14\u0e2b\u0e27\u0e31\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e04\u0e19\u0e42\u0e14\u0e22\u0e1e\u0e34\u0e08\u0e32\u0e23\u0e13\u0e32\u0e08\u0e32\u0e01\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1e\u0e27\u0e01\u0e40\u0e02\u0e32 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e38\u0e02\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e32\u0e14\u0e2b\u0e27\u0e31\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19 30 \u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e31\u0e1b\u0e14\u0e32\u0e2b\u0e4c\u0e04\u0e37\u0e2d:<\/span><\/p>\n
 \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e38\u0e02 = -0.107(30) 2<\/sup> + 7.173(30) \u2013 30.25 = 88.64<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 \u0e19\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e23\u0e32\u0e22\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e19\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e2a\u0e31\u0e49\u0e19\u0e46 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49\u0e04\u0e48\u0e32 R-squared \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e27\u0e19\u0e43\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22<\/span><\/p>\n
 #define function to calculate r-squared<\/span>\ndef<\/span> polyfit(x, y, degree):\n    results = {}\n    coeffs = np.polyfit(x, y, degree)\n    p = np.poly1d(coeffs)\n    #calculate r-squared<\/span>\n    yhat = p(x)\n    ybar = np.sum(y)\/len(y)\n    ssreg = np.sum((yhat-ybar)**2)\n    sstot = np.sum((y - ybar)**2)\n    results['r_squared'] = ssreg \/ sstot\n\n    return<\/span> results\n\n#find r-squared of polynomial model with degree = 3\n<\/span>polyfit(hours, happ, 2)\n\n{'r_squared': 0.9092114182131691}\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e43\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e04\u0e48\u0e32 R \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e04\u0e37\u0e2d 0.9092<\/strong><\/span><\/p>\n
 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e27\u0e48\u0e32 90.92% \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e1c\u0e31\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e38\u0e02\u0e17\u0e35\u0e48\u0e23\u0e32\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22<\/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><\/h2>\n
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e1e\u0e2b\u0e38\u0e19\u0e32\u0e21\u0e43\u0e19 Python<\/a>
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e19 R<\/a>
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e19 Excel<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07 \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40 […]<\/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-982","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-3"],"yoast_head":"\n\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e19 Python - Statology<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"\u0e04\u0e33\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e46 \u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e19 Python \u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"th_TH\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e19 Python - Statology\" \/>\n<meta property=\"og:description\" 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