Estadísticas resumidas

Parte de la sección Datos y gráficos del Journey de Machine Learning de Coddy. Lección 11 de 60.

Dos paradas de autobús, cinco esperas en cada una. Ambas tienen un promedio de 5 minutos. ¿En cuál de las paradas preferirías esperar?

Cinco esperas en cada una de dos paradas de autobús, representadas como puntos. Las esperas en Elm St se distribuyen entre 2 y 9 minutos; las de Oak Ave se agrupan entre 4 y 6, ambas alrededor de una media de 5

Cada método resume un array, sin bucle:

elm = np.array([4, 7, 2, 9, 3])
print(elm.sum(), elm.mean(), elm.min(), elm.max())
print(np.round(elm.std(), 2))

Esto imprime:

25 5.0 2 9
2.61

La desviación estándar, .std(), es la distancia típica respecto de la media. La de Oak Ave es 0.63: autobuses con los que puedes contar.

np.round(x, 2) conserva 2 decimales, de un número o de un array completo. Valor típico, rango, dispersión: tu primera mirada a cualquier característica.

Desafío

Fácil

Dos bibliotecas, seis días. El programa lee los recuentos de la biblioteca principal en books; los de la sucursal del pueblo están en village. Imprime:

Busier: la sucursal (main o village) con la media más alta y esa media.
Steadier: la sucursal con la desviación estándar más baja y esa desviación estándar.
Best single day: el recuento más alto de cualquiera de las dos.

Redondea con np.round(x, 2). Para los recuentos de la biblioteca principal 55, 58, 53, 60, 57, 56:

Busier: main, 56.5 books a day
Steadier: main, std 2.22
Best single day: 60

Pruébalo tú mismo

import numpy as np

# Libros prestados en la biblioteca principal durante seis días
counts = []
for i in range(6):
    counts.append(int(input()))
books = np.array(counts)
# Libros prestados en la sucursal del pueblo durante los mismos seis días
village = np.array([28, 35, 30, 33, 52, 32])

# Escribe tu código a continuación