Analise os dados de beisebol
Como a média e a mediana estão muito distantes, você decide reclamar no site MLB. Ela encontra o erro e envia os dados corrigidos para você. Mais uma vez, eles estão disponíveis como uma matriz 2D do NumPy chamada np_baseball, com três colunas.
O script Python no editor já inclui o código para imprimir mensagens informativas com as diferentes estatísticas resumidas e o site numpy já está carregado como np. Você consegue terminar o trabalho? np_baseball está disponível.
Este exercício faz parte do curso
Introdução ao Python
Instruções de exercício
- O código para imprimir a altura média já está incluído. Complete o código da altura mediana.
- Use
np.std()na primeira coluna denp_baseballpara calcularstddev. - Os jogadores grandes tendem a ser mais pesados? Use
np.corrcoef()para armazenar a correlação entre a primeira e a segunda coluna denp_baseballemcorr.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.
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))