เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

สำรวจข้อมูลเบสบอล

เนื่องจากค่าเฉลี่ยและค่ามัธยฐานต่างกันมาก คุณจึงร้องเรียนไปยัง MLB ทาง MLB พบข้อผิดพลาดและส่งข้อมูลที่แก้ไขแล้วมาให้ ข้อมูลนี้อยู่ในรูปแบบ NumPy array 2 มิติชื่อ np_baseball ซึ่งมีสามคอลัมน์

สคริปต์ Python ในตัวแก้ไขมีโค้ดสำหรับแสดงข้อความสรุปสถิติต่าง ๆ อยู่แล้ว และได้โหลด numpy เป็น np ไว้เรียบร้อยแล้ว ลองเขียนโค้ดส่วนที่เหลือให้สมบูรณ์ดูสิ โดย np_baseball พร้อมใช้งานแล้ว

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Python เบื้องต้น

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • โค้ดสำหรับแสดงค่าเฉลี่ยส่วนสูงมีอยู่แล้ว เขียนโค้ดสำหรับค่ามัธยฐานของส่วนสูงให้ครบ
  • ใช้ np.std() กับคอลัมน์แรกของ np_baseball เพื่อคำนวณ stddev
  • ผู้เล่นที่ตัวใหญ่กว่ามักจะหนักกว่าด้วยหรือเปล่า ใช้ np.corrcoef() เพื่อเก็บค่าความสัมพันธ์ระหว่างคอลัมน์แรกและคอลัมน์ที่สองของ np_baseball ไว้ใน corr

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

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))
แก้ไขและรันโค้ด