Repaso: informe de precipitaciones

Parte de la sección Datos y gráficos del Journey de Machine Learning de Coddy. Lección 30 de 60.

Desafío

Intermedio

¿Recuerdas el informe con el que empezó este capítulo? Constrúyelo ahora. Un club de ciclismo pregunta qué día de la semana suele ser el más lluvioso; rain contiene 42 días seguidos (mm), seis semanas que empiezan un lunes.

Calcula el promedio de cada día de la semana a lo largo de las seis semanas.
Imprime Wettest: y el nombre del día de la semana con el promedio más alto.
Dibuja dos gráficos uno al lado del otro: barras con los promedios de los días de la semana, cuyos nombres vienen de weekdays, y un histograma de la lluvia diaria con 5 intervalos.

El tuyo debería verse como este, de otra estación:

Dos gráficos uno al lado del otro: a la izquierda, barras tituladas Lluvia por día de la semana, con Día de la semana en el eje horizontal y Lluvia promedio (mm) en el vertical; a la derecha, un histograma titulado Lluvia diaria, con Lluvia (mm) en el eje horizontal y Días en el vertical

Usa estos textos: Rain by Weekday, Weekday y Average rain (mm) a la izquierda; Daily Rain, Rain (mm) y Days a la derecha. Para esa estación, el programa imprime Wettest: Thu; después, Coddy describe la figura.

Pruébalo tú mismo

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Lluvia diaria (mm), 6 semanas de 7 días, comenzando un lunes
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"]

# Escribe tu código a continuación