Moyenne, médiane et écart-type avec NumPy
Moyenne et médiane décrivent le centre ; l’écart-type mesure la dispersion.
Qu’est-ce que Moyenne, médiane et écart-type avec NumPy ?
Moyenne et médiane décrivent le centre ; l’écart-type mesure la dispersion.
Calculer des statistiques descriptives.
Quand l’utiliser ?
- Effectuer des calculs vectorisés.
- Traiter tableaux, matrices et données scientifiques.
- Préparer des données pour la data science.
Code d’exemple
main.py
import numpy as np
scores = np.array([72, 81, 85, 90, 92])
print("mean:", np.mean(scores))
print("median:", np.median(scores))
print("std:", round(np.std(scores), 2))Résultat attendu
mean: 84.0
median: 85.0
std: 7.13Fonctionnement
mean, median et std travaillent globalement ou selon un axe.
Modifiez les valeurs et exécutez le programme avec le compilateur Python en ligne CodeUtility, sans installation locale.
Exercices pratiques
Modifiez les entrées et testez les cas limites avant d’utiliser des données plus volumineuses.
- Modifiez shape et dtype.
- Testez nombres négatifs, décimaux et valeurs manquantes.
- Mesurez les performances sur un tableau plus grand.