Beyzbol verilerini keşfetme

Ortalama ve medyan değerleri birbirinden çok uzak olduğu için MLB'ye şikayette bulunmaya karar veriyorsunuz. Hataları buluyorlar ve düzeltilmiş verileri size gönderiyorlar. Yine üç sütunlu bir 2D NumPy dizisi np_baseball var.

Editördeki Python kodu, farklı özet istatistikleri içeren bilgilendirici mesajları yazdırmak için gerekli kodu zaten içermektedir ve numpy, np olarak zaten yüklenmiştir. İşi bitirebilir misiniz? Elinizde np_baseball var.

Bu egzersiz

Python’a Giriş

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

Ortalama yüksekliği yazdırmak için gerekli kod zaten dahil edilmiştir. Medyan yüksekliğin kodunu tamamlayın.
np_baseball tablosunun birinci sütununda np.std() kullanarak stddev değerini hesaplayın.
Büyük oyuncular daha ağır olma eğiliminde midir? np.corrcoef() kullanarak birinci ve ikinci np_baseball sütunları arasındaki korelasyonu corr içine kaydedin.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

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))

Kodu Düzenle ve Çalıştır