NumPy : Statistiques de base

Introduction à Python

Hugo Bowne-Anderson

Data Scientist at DataCamp

Analyse des données

  • Apprenez à connaître vos données

  • Peu de données - il suffit de les examiner

  • Big data > ?

Introduction à Python

Enquête à l'échelle de la ville

import numpy as np
np_city = ... # Implementation left out
np_city

array([[1.64, 71.78],
       [1.37, 63.35],
       [1.6 , 55.09],
       ...,
       [2.04, 74.85],
       [2.04, 68.72],
       [2.01, 73.57]])
Introduction à Python

NumPy

np.mean(np_city[:, 0])

1.7472

np.median(np_city[:, 0])

1.75
Introduction à Python

NumPy

np.corrcoef(np_city[:, 0], np_city[:, 1])

array([[ 1.     , -0.01802],
       [-0.01803,  1.     ]])

np.std(np_city[:, 0])

0.1992

  • sum(), sort(), ...

  • Appliquez un type de données unique : rapidité !

Introduction à Python

Générer des données

  • Arguments pour np.random.normal()
    • moyenne de distribution
    • écart type de distribution
    • nombre d'échantillons
height = np.round(np.random.normal(1.75, 0.20, 5000), 2)

weight = np.round(np.random.normal(60.32, 15, 5000), 2)


np_city = np.column_stack((height, weight))
Introduction à Python

Passons à la pratique !

Introduction à Python

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