Amaç

Ofise in ve statistics modülünü kullanarak çiftlik metrikleri için bazı istatistiksel verileri kaydet.

Çatıdan aşağı inerek, çiftliğe ait önemli verileri saklayan dosyaların bulunduğu bir ofise ulaşacaksın. Bu verileri işleyip belgelemek, çiftliğin gelecekteki büyümesini projekte etmek açısından iyi bir fikir olacaktır. Bunu yapmak için, statistics Modülü'nün kullanımını uygulayacağız. Modüller, Python'un işlevselliğini genişletmemize olanak tanıyan fonksiyonlar, sınıflar ve benzeri araçları içe aktarmamızı sağlar. Bir modül oluşturmak için modülün adının önüne import yazarız, evet, tüm bu süre boyunca player'ı kontrol etmek için bir modül kullanıyordun!

import statistics

Modül, istatistik hesaplaması için çeşitli fonksiyonlar ekler; işte ofisteki istatistik verilerini işlemek için kullanacağımız bazı fonksiyonlar:

• statistics.mean() : Bir veri setinin ortalamasını hesaplar
• statistics.median(): Bir veri setinin orta değerini hesaplar
• statistics.median_low(): Bir veri setinin en düşük medyan değerini hesaplar
• statistics.median_high(): Bir veri setinin en yüksek medyan değerini hesaplar
• statistics.mode(): Bir veri setinin merkezi eğilimini hesaplar, yani veri örneğinde en çok bulunan değeri belirler.
• statistics.variance(): Bir veri setindeki değerlerin varyansını hesaplar. Yüksek bir sayı, değerlerin yaygın olduğunu, düşük bir sayı ise değerlerin birbirine yakın olduğunu gösterir.

Başlangıç olarak, dosya dolaplarının önündeki ışıklı X işaretlerine doğru yürüyün, read() fonksiyonunu kullanarak dosyaları kontrol edin ve verileri okuyun. Alanda okunacak üç (3) rapor var, her biri için verileri saklamak üzere üç (3) liste oluşturun: weather_report, export_report ve harvest_report. Her rapordaki veriler, yılın ilk altı (6) ayına ait verileri temsil eden altı (6) değer içerir. Okurken her listedeki altı (6) değeri not edin ve saklayın.

Verileri listelere not edip sakladıktan sonra, mavi halının üzerindeki karanlık X işaretine doğru yürüyün. mean, median, low, high ve variance adlarında beş değişken oluşturun. Bu değişkenler, daha önce belirttiğimiz istatistik fonksiyonlarının değerlerini barındıracak. Yapacağımız şey, istatistiklerini almak istediğimiz raporun listesini eklemek olacak; bu, sağlanan veriler için istatistik oluşturacaktır.

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 )

Bu istatistik verileri ile, write() fonksiyonunu kullanarak verileri not alacağız; kod editörü bu dizileri önceden yazılmış olarak sağlayacaktır. Mavi halıdaki X işaretinde, export_report için değişkenleri belirleyin ve yazın. Yeşil halıdaki X işaretinde, harvest_report için değişkenleri belirleyin ve yazın. Kırmızı halıdaki X işaretinde, weather_report için değişkenleri belirleyin ve yazın. Her rapor için doğru istatistik verilerinin yazılabilmesi için, onları yazmadan önce her raporun değişkenlerini doldurmalısınız.

Tüm istatistik verileri kaydedildikten sonra, altın X işaretine doğru yürüyün ve group_report adında yeni bir liste oluşturun. Bu listeye sırasıyla export_report ve harvest_report ekleyeceksiniz. Bu, istatistik fonksiyonları ile kullanılamayacak iç içe bir liste oluşturur; bunu düzeltmek için iç içe listeleri düzleştirmek amacıyla bir liste üreteci (List comprehension) kullanın, şöyle: group_report= [item for sublist in group_report for item in sublist]

İki değişken daha ayarlayın: variance ve mode, bunları ilgili istatistik fonksiyonları ile oluşturun. group_report listesini varyans istatistik fonksiyonuna ekleyin ve weather_report listesini mod istatistik fonksiyonuna ekleyin, şöyle: variance = statistics.variance( group_report ), mode = statistics.mode( weather_report ). Seviyeyi tamamlamak için kod editöründe ayarlanmış olan bu değişkenlerin write() fonksiyonunu çalıştırın.