Explorar los datos del béisbol
Como la media y la mediana están tan alejadas, decides quejarte a MLB. Encuentran el error y te envían los datos corregidos. Vuelven a estar disponibles como matriz de NumPy 2D np_baseball, con tres columnas.
El script Python del editor ya incluye código para imprimir mensajes informativos con las diferentes síntesis estadísticas y numpy ya está cargado como np. ¿Puedes terminar el trabajo? np_baseball está disponible.
Este ejercicio forma parte del curso
Introducción a Python
Instrucciones del ejercicio
- El código para imprimir la altura media ya está incluido. Completa el código de la altura media.
- Utiliza
np.std()en la primera columna denp_baseballpara calcularstddev. - ¿Los jugadores altos tienden a ser más pesados? Utiliza
np.corrcoef()para almacenar la correlación entre la primera y segunda columna denp_baseballencorr.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando el código de muestra.
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))