مراجعة: تقرير هطول الأمطار

جزء من قسم البيانات والرسوم البيانية في رحلة Machine Learning على Coddy. الدرس 30 من 60.

التحدي

متوسط

هل تتذكر التقرير الذي افتتح هذا الفصل؟ أنشئه الآن. يريد نادٍ للدراجات معرفة أي أيام الأسبوع يكون عادةً الأكثر مطرًا؛ يحتوي rain على بيانات 42 يومًا متتاليًا (مم)، على مدى ستة أسابيع تبدأ يوم الاثنين.

احسب متوسط هطول الأمطار لكل يوم من أيام الأسبوع خلال الأسابيع الستة.
اطبع Wettest: واسم يوم الأسبوع ذي أعلى متوسط.
ارسم مخططين جنبًا إلى جنب: أعمدة لمتوسطات أيام الأسبوع، مع تسميتها باستخدام weekdays، ومدرجًا تكراريًا لهطول الأمطار اليومي مع 5 فئات.

ينبغي أن يبدو مخططك مثل هذا، من محطة أخرى:

مخططان جنبًا إلى جنب: على اليسار، أعمدة بعنوان هطول الأمطار حسب أيام الأسبوع، وأيام الأسبوع على المحور الأفقي ومتوسط هطول الأمطار (مم) على المحور الرأسي؛ وعلى اليمين، مدرج تكراري بعنوان هطول الأمطار اليومي، وهطول الأمطار (مم) على المحور الأفقي والأيام على المحور الرأسي

استخدم هذه النصوص: Rain by Weekday وWeekday وAverage rain (mm) على اليسار؛ وDaily Rain وRain (mm) وDays على اليمين. بالنسبة إلى تلك المحطة، يطبع البرنامج Wettest: Thu، ثم يصف Coddy الشكل.

جرّب بنفسك

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# كمية المطر اليومية (mm)، على مدى 6 أسابيع من 7 أيام، بدءًا من يوم الاثنين
rain = np.array([0, 0, 3, 12, 5, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 2, 8, 0,
                 14, 25, 6, 0, 0, 3, 0, 0, 0, 0, 4, 0, 0, 1,
                 0, 7, 18, 9, 0, 0, 2, 5, 0, 0, 0, 11, 3, 0])
weekdays = ["Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri", "Sat", "Sun"]

# اكتب الكود الخاص بك أدناه