Analise os dados de beisebol

Como a média e a mediana estão muito distantes, você decide reclamar com a 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 um código para imprimir mensagens informativas com as diferentes estatísticas de resumo, e numpy já foi carregado como np. Você consegue terminar o trabalho? np_baseball está disponível.

Este exercício faz parte do curso

Introdução ao Python

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Instruções do exercício

O código para imprimir a altura média já está incluído. Complete o código da altura mediana.
Use np.std() com a primeira coluna de np_baseball para calcular stddev.
Os jogadores grandes tendem a ser mais pesados? Use np.corrcoef() para armazenar em corr a correlação entre a primeira e a segunda colunas de np_baseball.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando 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))

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