Statystyki według osi

Część sekcji Dane i wykresy ścieżki Machine Learning w Coddy. Lekcja 12 z 60.

Dwie kawiarnie zliczały sprzedane kawy przez trzy dni: jeden wiersz na kawiarnię, jedna kolumna na dzień. Oś wskazuje kierunek sumowania:

Tabela z liczbą filiżanek, 2 kawiarnie na 3 dni. Strzałki biegną w dół każdej kolumny do sum dziennych 80, 85 i 60 oraz w poprzek każdego wiersza do sum dla kawiarni 99 i 126

Przekazujesz go za pomocą nazwy:

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

To wyświetla:

[80 85 60]
[ 99 126]

Oś, którą podasz, znika: axis=0 składa wiersze, pozostawiając jeden wynik na kolumnę. W danych ML oznacza to jedną liczbę na cechę.

.argmax() wskazuje, gdzie znajduje się największa wartość: cups.sum(axis=0).argmax() zwraca 1, czyli wtorek.

Wyzwanie

Łatwy

Siłownia liczyła odwiedzających przez cztery tygodnie. W visits każdy wiersz odpowiada jednemu tygodniowi, a każda kolumna jednemu dniowi tygodnia, którego nazwa znajduje się w days. Wypisz:

Per weekday: średnią dla każdego dnia tygodnia.
Per week: średnią dla każdego tygodnia.
Busiest day: nazwę dnia tygodnia o najwyższej średniej.

Zaokrąglij średnie do 2 miejsc po przecinku. Dla siłowni, która ma dane z dwóch tygodni:

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

Spróbuj swoich sił

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]])

# Napisz swój kod poniżej