振り返り：降雨レポート

CoddyのMachine Learningジャーニー「データとプロット」セクションの一部。レッスン 30/60。

チャレンジ

中級

この章の冒頭に登場したレポートを覚えていますか？それを今作ってみましょう。あるサイクリングクラブが、通常どの曜日が最も雨が多いかを知りたがっています。rainには、月曜日から始まる6週間分、連続した42日間の降雨量（mm）が入っています。

6週間分の各曜日の平均を求めます。
平均が最も高い曜日の名前とともに、Wettest: を出力します。
2つのグラフを横に並べて描きます。1つはweekdaysで名前を付けた曜日ごとの平均値の棒グラフ、もう1つは日ごとの降雨量のヒストグラム（ビン数5）です。

別の観測所のデータを使った次の図のようになるはずです。

横に並んだ2つのグラフ：左は「Rain by Weekday」というタイトルの棒グラフで、横軸は曜日、縦軸は平均降雨量（mm）；右は「Daily Rain」というタイトルのヒストグラムで、横軸は降雨量（mm）、縦軸は日数

次のテキストを使います。左側はRain by Weekday、Weekday、Average rain (mm)、右側はDaily Rain、Rain (mm)、Daysです。その観測所では、プログラムはWettest: Thuと出力し、その後Coddyが図について説明します。

自分で試してみよう

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 1日ごとの降水量（mm）。月曜日から始まる7日間×6週間分
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"]

# 以下にコードを書いてください