Среднее и медиана
Часть раздела Статистика для машинного обучения путешествия по Machine Learning на Coddy. Урок 1 из 64.
Прежде чем модель начнёт обучаться на столбце, вы описываете его двумя числами: центром и разбросом. Эта глава начинается с центра:
Те же доходы в коде, основатель — последним:
incomes = np.array([38, 41, 35, 47, 44, 31, 390])
print(np.round(incomes.mean(), 1))
print(np.median(incomes))Это выводит:
89.4
41.0Основатель перетаскивает среднее значение выше шести друзей. Медиана — среднее значение после сортировки — почти не меняется: доверяй ей для столбцов с экстремальными значениями, например с ценами.
При чётном количестве элементов вычисляется среднее двух средних значений. Для массивов нужна функция np.median(a); у столбца pandas есть метод .median().
Задание
ЛегкоОдин особняк может сделать всю улицу дорогой на вид. В стартовом коде считываются цены домов на улице в тысячах и записываются в prices. Выведите:
- Среднюю цену, округлённую до 1 знака после запятой.
- Медианную цену.
- Количество домов, которые стоят меньше средней цены.
Для цен 320, 300, 2500, 310 и 335:
Mean: 753.0
Median: 320.0
4 of 5 houses cost less than the meanПопробуйте сами
import numpy as np
n = int(input())
values = []
for i in range(n):
values.append(int(input()))
prices = np.array(values)
# Напишите свой код ниже
Проверьте себяВ этом уроке есть небольшой тест. Начните урок, чтобы ответить на вопросы и сохранить прогресс.
Все уроки раздела Статистика для машинного обучения
1Центр и разброс
Среднее и медианаПроцентили и квартилиДисперсия и стандартное отклонениеВыборка или генеральная совокупность?Самое частое значениеПовторение: сроки доставки4Выборки и генеральные совокупности
Генеральная совокупность и выборкаСредние значения выборок различаютсяРаспределение выборочных среднихЧем больше выборка, тем меньше шумИтоги: опрос жителей города2Распределения
Гистограммы плотностиФормы распределения данныхНормальная криваяПравило 68–95–99,7Z-оценкиПовторение: время работы батареи3Вероятность с помощью моделирования
Вероятность как частотаЗакон больших чиселСуммы значений на кубикахМатематическое ожиданиеУсловная вероятностьПовторение: шансы в игре в кости6Взаимосвязи
Чтение диаграмм рассеянияКорреляцияМатрица корреляцийТепловые карты корреляцийКорреляция не означает причинностьПовторение: мороженое и солнцеПотренируйтесь самостоятельно: Онлайн-компилятор Python