Objectif

Descendez au bureau et consignez quelques données statistiques pour les indicateurs de la ferme en utilisant le module statistics.

En descendant les escaliers du grenier se trouve un bureau, dans lequel des dossiers contenant des données importantes pour la ferme sont archivés. Il serait judicieux de traiter ces données et de les documenter pour prévoir la croissance future de la ferme. Pour ce faire, nous allons utiliser le module statistics. Les modules nous permettent d'importer des outils tels que des fonctions, des classes et autres, ce qui étend la fonctionnalité de Python. Pour configurer un module, vous écrivez import suivi du nom du module, c'est exact, vous avez utilisé un module pour contrôler le joueur tout ce temps !

import statistics

Le module ajoute plusieurs fonctions pour calculer des statistiques, en voici quelques-unes que nous utiliserons pour traiter les données statistiques du bureau :

• statistics.mean() : Calcule la moyenne d'un ensemble de données
• statistics.median(): Calcule la valeur centrale d'un ensemble de données
• statistics.median_low(): Calcule la valeur médiane la plus basse d'un ensemble de données
• statistics.median_high(): Calcule la valeur médiane la plus haute d'un ensemble de données
• statistics.mode(): Calcule la tendance centrale d'un ensemble de données, en d'autres termes, la valeur la plus présente dans l'échantillon de données.
• statistics.variance(): Calcule la variance des valeurs dans un ensemble de données. Un nombre élevé signifie que les valeurs sont dispersées, un nombre bas signifie que les valeurs sont regroupées.

Commencez par vous rendre à la marque X lumineuse devant les armoires de classement, utilisez la fonction read() pour vérifier les fichiers et lire les données. Il y a trois (3) rapports à lire sur le terrain, créez trois (3) listes pour stocker les données de chacun : weather_report, export_report et harvest_report. Les données de chaque rapport contiennent six (6) valeurs représentant les données des six (6) premiers mois de l'année. Notez et stockez les six (6) valeurs dans chaque liste lors de leur lecture.

Une fois les données relevées et stockées dans des listes, dirigez-vous vers la marque X sombre sur le tapis bleu. Créez cinq variables nommées : mean, median, low, high et variance. Ces variables accueilleront les valeurs des fonctions statistiques que nous avons décrites précédemment. Ce que nous allons faire, c'est ajouter la liste du rapport dont nous souhaitons obtenir les statistiques, cela génèrera les statistiques pour les données fournies.

mean = statistics.mean( report list )

median = statistics.median( report list )

low = statistics.median_low( report list )

high = statistics.median_high( report list )

variance = statistics.variance( report list )

Avec ces données statistiques, nous utiliserons la fonction write() pour noter les données dans des mémos, l'éditeur de code aura les séquences pré-écrites. Sur la marque X du tapis bleu, consignez les variables pour le export_report et écrivez-les. Sur la marque X du tapis vert, consignez les variables pour le harvest_report et écrivez-les. Sur la marque X du tapis rouge, consignez les variables pour le weather_report et écrivez-les. Vous devez d'abord remplir les variables pour chaque rapport avant de les écrire afin que les bonnes données statistiques soient notées pour chacun.

Une fois que toutes les données statistiques ont été consignées, dirigez-vous vers la marque X dorée et créez une nouvelle liste nommée group_report. Dans cette liste, vous ajouterez le export_report et le harvest_report dans cet ordre. Cela créera une liste imbriquée qui ne peut pas être utilisée avec les fonctions statistiques, pour y remédier, utilisez une compréhension de liste afin d'aplatir la liste imbriquée, comme ceci : group_report= [item for sublist in group_report for item in sublist]

Configurez deux autres variables : variance et mode avec leurs fonctions statistiques respectives. Ajoutez la liste group_report à la fonction statistique variance, et ajoutez la liste weather_report à la fonction statistique mode, comme ceci : variance = statistics.variance( group_report ) , mode = statistics.mode( weather_report ). Exécutez la fonction write() configurée dans l'éditeur de code pour ces variables afin de compléter le niveau.