Statistiken nach Achsen

Teil des Abschnitts Daten und Diagramme der Machine Learning-Journey von Coddy. Lektion 12 von 60.

Zwei Cafés zählten drei Tage lang ihre Kaffees: eine Zeile pro Café, eine Spalte pro Tag. Eine Achse legt die Richtung fest, in der addiert wird:

Die Tabelle mit den Tassen: 2 Cafés und 3 Tage. Pfeile verlaufen jede Spalte hinunter zu den Tagessummen 80, 85 und 60 und jede Zeile entlang zu den Cafésummen 99 und 126

Du gibst ihn mit seinem Namen an:

cups = np.array([[30, 45, 24],
                 [50, 40, 36]])
print(cups.sum(axis=0))
print(cups.sum(axis=1))

Dies wird ausgegeben:

[80 85 60]
[ 99 126]

Die Achse, die du angibst, verschwindet: axis=0 fasst die Zeilen zusammen und lässt ein Ergebnis pro Spalte übrig. Bei ML-Daten ist das eine Zahl pro Merkmal.

.argmax() gibt an, wo der größte Wert liegt: cups.sum(axis=0).argmax() ist 1, also Dienstag.

Aufgabe

Einfach

Ein Fitnessstudio zählte vier Wochen lang die Besucher. In visits entspricht jede Zeile einer Woche und jede Spalte einem Wochentag, der in days benannt ist. Gib Folgendes aus:

Per weekday: den Mittelwert für jeden Wochentag.
Per week: den Mittelwert für jede Woche.
Busiest day: den Namen des Wochentags mit dem höchsten Mittelwert.

Runde die Mittelwerte auf 2 Dezimalstellen. Für ein Fitnessstudio mit Daten aus zwei Wochen:

Per weekday: [42.  51.  46.  63.5 70.5]
Per week: [53.6 55.6]
Busiest day: Fri

Probier es selbst

import numpy as np

days = ["Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri"]
visits = np.array([[52, 61, 48, 70, 66],
                   [58, 65, 51, 74, 69],
                   [49, 60, 47, 69, 71],
                   [55, 57, 50, 72, 60]])

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