Файл: Отчет о выполнении лабораторной работы 8 " Применение математических и статистических функций".docx

ВУЗ: Не указан

Категория: Отчет по практике

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 30.11.2023

Просмотров: 14

Скачиваний: 2

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

МИНОБРНАУКИ РОССИИ

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего образования

«Пензенский государственный технологический университет»

(ПензГТУ)

Факультет автоматизированных информационных технологий

Кафедра «Программирование»

Отчет

о выполнении лабораторной работы № 8

Применение математических и

статистических функций”

Выполнил студент

гр. 22ИВ1бз Колонтаев Д.Е

Принял: ассистент кафедры «Программирование» Зоткина А.А./ к.т.н., доцент кафедры «Программирование» Данилов Е.А.


г. Пенза, 2023 г

Лабораторная работа № 8

Применение математических и статистических функций”
Цель работы: Изучить основные методы применения математических и статистических функций.

Тестовые данные:

import numpy as np
clicks_values = [

[319, 265, 319, 328],

[292, 274, 292, 301],

[283, 301, 274, 283],

[328, 364, 328, 12],

[391, 355, 373, 337],

[445, 418, 409, 445],

[481, 400, 481, 409],

[86, 267, 333, 344],

[300, 278, 300, 311],

[289, 311, 278, 289],

[344, 388, 344, 333],

[421, 377, 399, 355],

[487, 454, 443, 487],

[531, 432, 531, 443],

[312, 264, 312, 320],

[288, 14, 288, 296],

[280, 296, 272, 280],

[320, 352, 320, 312],

[376, 344, 360, 328],

[424, 400, 392, 424],

[456, 384, 456, 392],

[347, 269, 347, 360],

[308, 282, 308, 321],

[295, 321, 282, 423],

[360, 412, 360, 347],

[189, 399, 425, 373],

[529, 490, 477, 529],

[581, 464, 581, 477]

]

clicks_values = np.array(clicks_values)

Представим такую ситуацию. В отдел аналитики магазина новый тимлид, из-за чего существенно изменился подход к написанию кода. Теперь предпочтение отдается только Numpy-подобным конструкциям. Команда аналитиков должна переписать решение двух задач по обработке данных кликов со страниц сайта. Данные не поменялись — как и раньше, это массив (матрица кликов). Строки матрицы — дни наблюдений, столбцы — страницы сайта.

Ход работы:

  1. Напишите функцию get_stat_values(clicks_values: np.ndarray) , которая

возвращает кортеж статистических показателей (среднее, стандартное

отклонение, медиану).



  1. Напишите функцию get_min_value_position(clicks_values: np.ndarray) ,

которая возвращает позицию минимального элемента в массиве. Стоит

помнить, что функция np.argmin() возвращает целое число. Оно обозначает,

сколько элементов слева направо и сверху вниз надо пройти по массиву, чтобы

найти минимальный элемент.



  1. Иногда в нужно понять, в каком интервале сконцентрированы 50% всех

центральных значений. Этот интервал называется интерквартильным

размахом и строится следующим образом:

Левая граница — персентиль 25%

Правая границв — персентиль 50%

Напишите функцию get_iqr(clicks_values: np.ndarray) , которая возвращает

кортеж из левой и правой границ интерквартильного размаха.




  1. Напишите функцию get_corr(array1, array2) , которая возвращает значение

корелляции для двух заданных одномерных массивов.


Вывод: В рамках выполнения лабораторной работы изучили основные методы применения математических и статистических функций, и реализовали их самостоятельно.