Eksenlere Göre İstatistikler

Coddy'nin Machine Learning Journey'sinin Veriler ve Grafikler bölümünün bir parçası. Ders 12 / 60.

İki kafe, üç gün boyunca kahvelerini saydı: her kafe için bir satır, her gün için bir sütun. Bir eksen, toplama yönünü belirler:

Fincan tablosu: 2 kafe ve 3 gün. Oklar her sütunda aşağıya doğru 80, 85 ve 60 günlük toplamlarına; her satırda ise kafe toplamları olan 99 ve 126'ya doğru ilerliyor

Adını vererek geçirirsin:

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

Bu, şunu yazdırır:

[80 85 60]
[ 99 126]

Adını verdiğin eksen ortadan kalkar: axis=0 satırları katlayarak ortadan kaldırır ve her sütun için bir sonuç bırakır. ML verilerinde bu, özellik başına bir sayı demektir.

.argmax() en büyük değerin nerede olduğunu söyler: cups.sum(axis=0).argmax() sonucu 1 olur, yani Salı.

Görev

Kolay

Bir spor salonu dört hafta boyunca ziyaretçi sayısını kaydetti. visits içinde her satır bir haftayı, her sütun ise days içinde adları belirtilen bir hafta içi gününü temsil eder. Şunları yazdır:

Per weekday: her hafta içi gününün ortalaması.
Per week: her haftanın ortalaması.
Busiest day: ortalaması en yüksek olan hafta içi gününün adı.

Ortalamaları 2 ondalık basamağa yuvarla. İki haftalık verisi olan bir spor salonu için:

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

Kendin dene

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]])

# Kodunuzu aşağıya yazın