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Raw Blame History

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5e46f7e5ac417301a38fb928	Calcolatore della Varianza, Media e Deviazione Standard	10	462366	mean-variance-standard-deviation-calculator

--description--

Lavorerai a questo progetto con il nostro codice iniziale su Replit.

Inizia importando il progetto su Replit.
Poi vedrai una finestra .replit.
Seleziona Use run command e clicca sul pulsante Done.

Stiamo ancora sviluppando la parte didattica interattiva del curriculum di Python. Per ora, ecco alcuni video sul canale YouTube di freeCodeCamp.org che ti insegneranno tutto quello che devi sapere per completare questo progetto:

Video corso Python for Everybody (14 ore)
Come analizzare i dati con Python Pandas (10 ore)

--instructions--

Crea una funzione denominata calculate() in mean_var_std.py che utilizza Numpy per calcolare la media, la varianza, la deviazione standard, il numero massimo, il numero minimo, e la somma delle righe, delle colonne e degli elementi in una matrice 3 x 3.

L'input della funzione dovrebbe essere una lista contenente 9 cifre. La funzione dovrebbe convertire la lista in un array Numpy 3 x 3, quindi restituire un dizionario contenente la media, varianza, deviazione standard, numero massimo, numero minimo, e somma su entrambi gli assi e per la matrice appiattita.

Il dizionario restituito dovrebbe seguire questo formato:

{
  'mean': [axis1, axis2, flattened],
  'variance': [axis1, axis2, flattened],
  'standard deviation': [axis1, axis2, flattened],
  'max': [axis1, axis2, flattened],
  'min': [axis1, axis2, flattened],
  'sum': [axis1, axis2, flattened]
}

Se nella funzione viene passato un elenco contenente meno di 9 elementi, dovrebbe sollevare un'eccezione ValueError con il messaggio: "List must contain nine numbers." I valori nel dizionario restituito dovrebbero essere liste e non array Numpy.

Per esempio, calculate([0,1,2,3,4,5,6,7,8]) dovrebbe restituire:

{
  'mean': [[3.0, 4.0, 5.0], [1.0, 4.0, 7.0], 4.0],
  'variance': [[6.0, 6.0, 6.0], [0.6666666666666666, 0.6666666666666666, 0.6666666666666666], 6.666666666666667],
  'standard deviation': [[2.449489742783178, 2.449489742783178, 2.449489742783178], [0.816496580927726, 0.816496580927726, 0.816496580927726], 2.581988897471611],
  'max': [[6, 7, 8], [2, 5, 8], 8],
  'min': [[0, 1, 2], [0, 3, 6], 0],
  'sum': [[9, 12, 15], [3, 12, 21], 36]
}

I test unitari per questo progetto sono in test_module.py.

Sviluppo

Per lo sviluppo, puoi usare main.py per testare la tua funzione calculate(). Fai clic sul pulsante "Run" e main.py verrà eseguito.

Test

Abbiamo importato i test da test_module.py in main.py per tua convenienza. I test saranno eseguiti automaticamente quando usi il bottone "run".

Invio

Copia l'URL del tuo progetto e consegnalo nell'input qua sotto.

--hints--

Dovrebbe superare tutti i test Python.

--solutions--

  # Python challenges don't need solutions,
  # because they would need to be tested against a full working project.
  # Please check our contributing guidelines to learn more.

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