Лабораторная работа 8 Колонтаев. Отчет о выполнении лабораторной работы 8 " Применение математических и статистических функций"

• Название: Отчет о выполнении лабораторной работы 8 " Применение математических и статистических функций"
• Дата: 17.05.2023
• Размер: 416.65 Kb.
• Имя файла: Лабораторная работа 8 Колонтаев.docx
• Тип: Отчет; #1139144

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).

2. 
   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.

3. 
   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.

4. 
   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.