NumPy: Statistiche di base

Introduzione a Python

Hugo Bowne-Anderson

Data Scientist at DataCamp

Analisi dei dati

  • Scopri i tuoi dati

  • Pochi dati -> basta guardarli

  • Big data -> ?

Introduzione a Python

Sondaggio in tutta la città

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]])
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NumPy

np.mean(np_city[:, 0])
1.7472
np.median(np_city[:, 0])
1.75
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NumPy

np.corrcoef(np_city[:, 0], np_city[:, 1])
array([[ 1.     , -0.01802],
       [-0.01803,  1.     ]])
np.std(np_city[:, 0])
0.1992
  • somma(), ordinamento(), ...

  • Usa un solo tipo di dati: velocità!

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Crea i dati

  • Argomenti a favore np.random.normal()
    • media di distribuzione
    • deviazione standard della distribuzione
    • numero di campioni
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))
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Passiamo alla pratica!

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