Analyse der Baseballdaten

Da der Mittelwert und der Median so weit auseinander liegen, beschließt du, dich bei der MLB zu beschweren. Man findet den Fehler und sendet dir die korrigierten Daten zu. Sie liegen wieder als 2D-NumPy-Array namens np_baseball mit drei Spalten vor.

Das Python-Skript im Editor enthält schon Code, um die informativen zusammenfassenden Kennzahlen auszugeben. numpy ist bereits als np geladen. Kannst du die Aufgabe vollenden? np_baseball ist verfügbar.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Einführung in Python

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Anleitung zur Übung

Der Code zum Ausgeben der durchschnittlichen Körpergröße ist bereits vorhanden. Vervollständige den Code für den Medianwert der Körpergröße.
Verwende np.std() für die erste Spalte von np_baseball, um stddev zu berechnen.
Sind die großen Spieler tendenziell schwerer? Verwende np.corrcoef(), um die Korrelation zwischen der ersten und zweiten Spalte von np_baseball in corr zu speichern.

Interaktive Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

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))

Code bearbeiten und ausführen