Moyenne et médiane

Fait partie de la section Statistiques pour le ML du Journey Machine Learning de Coddy. Leçon 1 sur 64.

Avant qu’un modèle apprenne à partir d’une colonne, tu la décris à l’aide de deux nombres : son centre et sa dispersion. Ce chapitre commence par le centre :

Barres représentant sept revenus annuels en milliers : six compris entre 31 et 47 et celui d’un fondateur à 390. Une ligne indique la médiane à 41, sur la barre du milieu, et une autre indique la moyenne bien au-dessus, à 89.4

Les mêmes revenus dans le code, le fondateur en dernier :

incomes = np.array([38, 41, 35, 47, 44, 31, 390])
print(np.round(incomes.mean(), 1))
print(np.median(incomes))

Cela affiche :

89.4
41.0

Le fondateur tire la moyenne vers le haut pour six amis. La médiane, la valeur du milieu une fois les données triées, bouge à peine : faites-lui confiance pour les colonnes comportant des valeurs extrêmes, comme les prix.

Un effectif pair donne la moyenne des deux valeurs centrales. Pour les tableaux, utilisez np.median(a) ; une colonne pandas possède la méthode .median().

Défi

Facile

Un seul manoir peut donner l’impression que toute une rue est chère. Le programme de départ lit les prix des maisons de la rue, en milliers, dans prices. Affichez :

Le prix moyen, arrondi à 1 décimale.
Le prix médian.
Le nombre de maisons dont le prix est inférieur à la moyenne.

Pour les prix 320, 300, 2500, 310 et 335 :

Mean: 753.0
Median: 320.0
4 of 5 houses cost less than the mean

Essayez vous-même

import numpy as np

n = int(input())
values = []
for i in range(n):
    values.append(int(input()))
prices = np.array(values)

# Écrivez votre code ci-dessous

Testez-vous

Cette leçon comprend un petit quiz. Commencez la leçon pour y répondre et suivre votre progression.

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