要約統計量

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 11/60。

2つのバス停で、それぞれ5回ずつ待ちました。どちらも平均は5分です。あなたなら、どちらのバス停で待ちたいですか？

2つのバス停での待ち時間を点で表示。Elm Stでは2～9分に広がり、Oak Aveでは4～6分の間に集中しています。どちらも平均は5分です

それぞれのメソッドで、ループを使わずに配列の合計などを求めます：

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

これは次のように出力されます：

25 5.0 2 9
2.61

標準偏差である.std()は、平均からの典型的な距離です。Oak Aveの値は0.63です。バスは頼りになります。

np.round(x, 2)は、1つの数値または配列全体の小数点以下2桁を保持します。代表値、範囲、ばらつき：どの特徴量も、まず最初に確認します。

チャレンジ

簡単

2つの図書館、6日間です。プログラムは本館の冊数をbooksに読み込み、村の分館の冊数はvillageに格納されています。次を出力してください：

Busier: 平均値が高い方の分館（mainまたはvillage）と、その平均値。
Steadier: 標準偏差が低い方の分館と、その標準偏差。
Best single day: どちらかの図書館で最も多かった日の冊数。

np.round(x, 2)で丸めます。本館の冊数が55、58、53、60、57、56の場合：

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

自分で試してみよう

import numpy as np

# 6日間に本館で貸し出された本
counts = []
for i in range(6):
    counts.append(int(input()))
books = np.array(counts)
# 同じ6日間に村の分館で貸し出された本
village = np.array([28, 35, 30, 33, 52, 32])

# 以下にコードを書いてください