Rückblick: Niederschlagsbericht

Teil des Abschnitts Daten und Diagramme der Machine Learning-Journey von Coddy. Lektion 30 von 60.

Aufgabe

Mittel

Erinnerst du dich an den Bericht, mit dem dieses Kapitel begonnen hat? Erstelle ihn jetzt. Ein Radsportverein möchte wissen, welcher Wochentag normalerweise der nasseste ist; rain enthält 42 aufeinanderfolgende Tage (mm), sechs Wochen, beginnend an einem Montag.

Berechne für jeden Wochentag den Durchschnitt über die sechs Wochen.
Gib Wettest: und den Namen des Wochentags mit dem höchsten Durchschnitt aus.
Zeichne zwei Diagramme nebeneinander: Balken für die Wochentagsdurchschnitte, benannt nach weekdays, und ein Histogramm des täglichen Regens mit 5 Klassen.

Dein Ergebnis sollte wie dieses hier von einer anderen Messstation aussehen:

Zwei Diagramme nebeneinander: links Balken mit dem Titel Rain by Weekday, Weekday auf der horizontalen und Average rain (mm) auf der vertikalen Achse; rechts ein Histogramm mit dem Titel Daily Rain, Rain (mm) auf der horizontalen und Days auf der vertikalen Achse

Verwende diese Texte: Rain by Weekday, Weekday und Average rain (mm) links; Daily Rain, Rain (mm) und Days rechts. Für diese Messstation gibt das Programm Wettest: Thu aus; anschließend beschreibt Coddy die Abbildung.

Probier es selbst

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Niederschlag pro Tag (mm), 6 Wochen mit je 7 Tagen, beginnend an einem Montag
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"]

# Schreibe deinen Code unten