Estadísticas por eje

Parte de la sección Datos y gráficos del Journey de Machine Learning de Coddy. Lección 12 de 60.

Dos cafeterías contaron sus cafés durante tres días: una fila por cafetería y una columna por día. Un eje determina la dirección en la que se suman:

La tabla de tazas, 2 cafeterías por 3 días. Las flechas bajan por cada columna hasta los totales diarios 80, 85 y 60, y atraviesan cada fila hasta los totales de las cafeterías 99 y 126

Lo pasas por su nombre:

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

Esto imprime:

[80 85 60]
[ 99 126]

El eje que indicas desaparece: axis=0 pliega las filas, dejando un resultado por columna. En los datos de ML, eso es un número por característica.

.argmax() indica dónde está el valor más grande: cups.sum(axis=0).argmax() es 1, así que es martes.

Desafío

Fácil

Un gimnasio contó visitantes durante cuatro semanas. En visits, cada fila corresponde a una semana y cada columna a un día de la semana, cuyo nombre está en days. Imprime:

Per weekday: la media de cada día de la semana.
Per week: la media de cada semana.
Busiest day: el nombre del día de la semana con la media más alta.

Redondea las medias a 2 decimales. Para un gimnasio con datos de dos semanas:

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

Pruébalo tú mismo

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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