Začněte nyníZačněte zdarma

Prozkoumej baseballová data

Protože jsou průměr a medián tak vzdálené, rozhodneš se to nahlásit MLB. Chybu najdou a pošlou ti opravená data. Opět jsou k dispozici jako 2D NumPy pole np_baseball se třemi sloupci.

Skript v editoru už obsahuje kód pro výpis informativních zpráv s různými souhrnými statistikami a numpy je načtené jako np. Dokážeš úkol dokončit? Pole np_baseball je k dispozici.

Toto cvičení je součástí kurzu

Úvod do Pythonu

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Kód pro výpis průměrné výšky už je připravený. Doplň kód pro výpočet mediánu výšky.
  • Pomocí np.std() na prvním sloupci pole np_baseball vypočítej stddev.
  • Jsou větší hráči zároveň těžší? Pomocí np.corrcoef() ulož korelaci mezi prvním a druhým sloupcem pole np_baseball do proměnné corr.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

avg = np.mean(np_baseball[:,0])
print("Average: " + str(avg))

# Print median height
med = ____
print("Median: " + str(med))

# Print out the standard deviation on height
stddev = ____
print("Standard Deviation: " + str(stddev))

# Print out correlation between first and second column
corr = ____
print("Correlation: " + str(corr))
Upravit a spustit kód