Tạo dãy số thực ngẫu nhiên, sử dụng các hàm mean, median, mode trong modun staticsticcs để:a. Tìm mean của a và đếm số phần tử bé hơn, bằng, lớn hơn mean.b. Tìm mean của a và cho biết đó là phần tử nào hay nó ở giữa hai phần tử nào.c. Tìm mode của a và cho biết số lần xuất hiện và dãy các chỉ số tương ứng.d. Áp dụng để phân tích dãy điểm từng môn học của lớp...
Đọc tiếp
Tạo dãy số thực ngẫu nhiên, sử dụng các hàm mean, median, mode trong modun staticsticcs để:
a. Tìm mean của a và đếm số phần tử bé hơn, bằng, lớn hơn mean.
b. Tìm mean của a và cho biết đó là phần tử nào hay nó ở giữa hai phần tử nào.
c. Tìm mode của a và cho biết số lần xuất hiện và dãy các chỉ số tương ứng.
d. Áp dụng để phân tích dãy điểm từng môn học của lớp 11A.
a) Gợi ý:
import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b=np.mean(a)
b
x = np.array([[5, 6], [7, 34]])
y=np.mean(x)
y
b) edian hay còn gọi là trung vị (vị trí chính giữa ). Để tìm ra median của dãy trên chúng ta làm như sau:
Sắp xếp dãy trên theo thứ tự tăng dần, 1, 3, 4, 4, 4, 8, 9, 15. Meadian ở đây chính bằng 4.
c)
Hãy xét ví dụ sau {1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5}. Nếu chúng ta vẽ đồ thị sự phân phối của tập dữ liệu này, chúng ta sẽ được một đường cong đối xứng có chiều cao là 3 tại x = 3 và giảm xuống 1 tại x = 1 và x = 5. Vì 3 là giá trị thường xuyên nhất, nó là mode. Vì giá trị giữa 3 của tập hợp có 4 giá trị ở hai bên nên 3 còn là median. Cuối cùng, giá trị trung bình của tập hợp là 1 + 2 + 2 + 3 + 3 + 3 + 4 + 4 + 5 = 27/9 = 3, có nghĩa rằng 3 còn là mean.
Ngoại lệ cho quy tắc này là các tập dữ liệu đối xứng có nhiều hơn một mode - trong trường hợp này, vì chỉ có duy nhất một median và mean cho tập dữ liệu đó nên cả hai mode này sẽ không trùng với các điểm kia.
d) Áp dụng để phân tích