Thống kê tổng hợp

Thuộc phần Dữ liệu và biểu đồ trong hành trình Machine Learning của Coddy. Bài học 11 trên 60.

Hai điểm dừng xe buýt, mỗi điểm có năm lần chờ. Cả hai đều có thời gian chờ trung bình là 5 phút. Bạn muốn chờ ở điểm nào hơn?

Các chấm biểu thị năm lần chờ tại mỗi điểm trong hai điểm dừng xe buýt. Thời gian chờ ở Elm St trải dài từ 2 đến 9 phút, còn ở Oak Ave tập trung trong khoảng từ 4 đến 6 phút. Cả hai đều có thời gian trung bình khoảng 5 phút

Mỗi phương thức đều tính một giá trị tổng hợp cho mảng, không cần vòng lặp:

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

Kết quả in ra:

25 5.0 2 9
2.61

Độ lệch chuẩn, .std(), là khoảng cách điển hình so với giá trị trung bình. Độ lệch chuẩn của Oak Ave là 0.63: những chuyến xe buýt bạn có thể tin cậy.

np.round(x, 2) giữ lại 2 chữ số thập phân, áp dụng cho một số hoặc cả mảng (array). Giá trị điển hình, phạm vi, độ phân tán: những điều đầu tiên bạn tìm hiểu về bất kỳ đặc trưng nào.

Thử thách

Dễ

Hai thư viện, sáu ngày. Chương trình đọc số liệu của thư viện chính vào books; số liệu của chi nhánh làng nằm trong village. In ra:

Busier: chi nhánh (main hoặc village) có giá trị trung bình cao hơn, cùng giá trị trung bình đó.
Steadier: chi nhánh có độ lệch chuẩn thấp hơn, cùng độ lệch chuẩn đó.
Best single day: số lượng lớn nhất trong hai chi nhánh.

Làm tròn bằng np.round(x, 2). Với số liệu của thư viện chính là 55, 58, 53, 60, 57, 56:

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

Tự làm thử

import numpy as np

# Số sách mượn tại thư viện chính trong sáu ngày
counts = []
for i in range(6):
    counts.append(int(input()))
books = np.array(counts)
# Số sách mượn tại chi nhánh ở làng trong cùng sáu ngày
village = np.array([28, 35, 30, 33, 52, 32])

# Viết code bên dưới