Explorer les données de baseball

Comme la moyenne et la médiane sont très éloignées, vous décidez de porter plainte à la MLB. Ils trouvent l'erreur et vous envoient les données corrigées. Elles sont de nouveau offertes comme un tableau NumPy 2D np_baseball, avec trois colonnes.

Le script Python dans l'éditeur inclut déjà du code pour afficher des messages informatifs avec différentes statistiques sommaires, et numpy est déjà importé sous le nom np. Pouvez-vous terminer le travail? np_baseball est disponible.

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Introduction à Python

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Instructions de l’exercice

Le code pour afficher la taille moyenne est déjà inclus. Complétez le code pour la taille médiane.
Utilisez np.std() sur la première colonne de np_baseball pour calculer stddev.
Les grands joueurs ont-ils tendance à être plus lourds? Utilisez np.corrcoef() pour stocker la corrélation entre les première et deuxième colonnes de np_baseball dans corr.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

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))

Modifier et exécuter le code