304_資料處理與分析

題目說明:

請開啟PYD03.py檔案,依下列題意進行作答,使輸出值符合題意要求。作答完成請另存新檔為PYA03.py再進行評分。

設計說明:

請讀取read.csv中的資料轉換成numpy陣列,並輸出以下資訊:

  • 資料集型態
  • 平均數
  • 中位數
  • 標準差
  • 變異數
  • 極差值

註:數值需四捨五入至小數點後兩位

輸入輸出:

輸入說明

讀取read.csv的內容

輸出說明

  • 資料集型態
  • 平均數
  • 中位數
  • 標準差
  • 變異數
  • 極差值

輸入輸出範例:

範例輸入_1

範例輸出_1

1637824046660

待編修檔案:

# 載入 numpy 模組

# 載入 pandas 模組縮


# 讀入 read.csv 檔案


# 判斷資料型態
print('資料型態:%s' % ___(__))
# 計算平均數
print('平均值:%.2f' % __.___(__))
# 計算中位數
print('中位數:%.2f' % __.___(__))
# 計算標準差
print('標準差:%.2f' % __.___(__))
# 計算變異數
print('變異數:%.2f' % __.___(__))
# 計算極差值
print('極差值:%.2f' % __.___(__))

程式碼_1:

# 載入 numpy 模組
import numpy as np
# 載入 pandas 模組縮
import pandas as pd

# 讀入 read.csv 檔案
a=np.array(pd.read_csv('read.csv'))


# 判斷資料型態
print('資料型態:%s' % type(a))
# 計算平均數
print('平均值:%.2f' % np.mean(a))
# 計算中位數
print('中位數:%.2f' % np.median(a))
# 計算標準差
print('標準差:%.2f' % np.std(a))
# 計算變異數
print('變異數:%.2f' % np.std(a)**2)
# 計算極差值
print('極差值:%.2f' % np.ptp(a))

程式碼_2:

# 載入 numpy 模組
import numpy as np
# 載入 pandas 模組縮
import pandas as pd

# 讀入 read.csv 檔案
a=np.array(pd.read_csv('./read.csv'))


# 判斷資料型態
print('資料型態:%s' % type(a))
# 計算平均數
print('平均值:%.2f' % np.mean(a))
# 計算中位數
print('中位數:%.2f' % np.median(a))
# 計算標準差
print('標準差:%.2f' % np.std(a))
# 計算變異數
print('變異數:%.2f' % np.std(a)**2)
# 計算極差值
print('極差值:%.2f' % np.ptp(a))

 


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