Estatísticas por eixo

Parte da seção Dados e gráficos do Journey de Machine Learning da Coddy. Lição 12 de 60.

Dois cafés contaram seus cafés por três dias: uma linha por café, uma coluna por dia. Um eixo define a direção em que somar:

A tabela de xícaras, 2 cafés por 3 dias. As setas descem por cada coluna até os totais diários 80, 85 e 60, e atravessam cada linha até os totais dos cafés 99 e 126

Você o passa pelo nome:

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

Isso imprime:

[80 85 60]
[ 99 126]

O eixo que você nomear desaparece: axis=0 agrega as linhas, deixando um resultado por coluna. Em dados de ML, isso corresponde a um número por recurso.

.argmax() informa onde está o maior valor: cups.sum(axis=0).argmax() é 1, ou seja, terça-feira.

Desafio

Fácil

Uma academia contou os visitantes durante quatro semanas. Em visits, cada linha representa uma semana e cada coluna, um dia da semana, nomeado em days. Imprima:

Per weekday: a média de cada dia da semana.
Per week: a média de cada semana.
Busiest day: o nome do dia da semana com a maior média.

Arredonde as médias para 2 casas decimais. Para uma academia com dados de duas semanas:

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

Experimente você mesmo

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]])

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