Мета

Пройдіться до офісу та занотуйте статистичні дані для показників ферми, використовуючи модуль statistics.

З сходу з горища веде до офісу, де зберігаються файли з важливими даними про ферму. Було б добре обробити ці дані та задокументувати їх для прогнозування майбутнього зростання ферми. Для цього ми реалізуємо використання модуля statistics. Модулі дозволяють імпортувати інструменти, такі як функції, класи та інше, що розширює функціональність Python. Щоб підключити модуль, потрібно написати import перед його назвою, так, ви використовували модуль для керування гравцем увесь цей час!

import statistics

Модуль додає кілька функцій для розрахунку статистичних показників, ось деякі з них, які ми використовуватимемо для обробки статистичних даних в офісі:

• statistics.mean() : Обчислює середнє значення набору даних
• statistics.median(): Обчислює медіану набору даних
• statistics.median_low(): Обчислює найнижчу медіану набору даних
• statistics.median_high(): Обчислює найвищу медіану набору даних
• statistics.mode(): Обчислює центральну тенденцію набору даних, іншими словами — значення, яке зустрічається найчастіше в зразку даних.
• statistics.variance(): Обчислює дисперсію значень у наборі даних. Високе число означає, що значення розкидані, а низьке — що вони зібрані разом.

Почніть з того, що пройдіться до позначених світлим X перед шафами для зберігання документів, використайте функцію read() для перевірки файлів та зчитування даних. На полі потрібно прочитати три (3) звіти, тому створіть три (3) списки для зберігання даних для кожного: weather_report, export_report та harvest_report. Дані кожного звіту містять шість (6) значень, що стосуються перших шести (6) місяців року. Запам'ятайте та збережіть шість (6) значень у кожному списку під час їх зчитування.

Після того, як ви запишете та збережете дані в списках, пройдіться до темного X на синьому килимі. Створіть п'ять змінних з назвами: mean, median, low, high та variance. Ці змінні збережуть значення статистичних функцій, які ми описали раніше. Те, що ми збираємося зробити, — це передати список звіту, з якого хочемо отримати статистику; це згенерує статистичні дані для наданих даних.

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 )

За допомогою цих статистичних даних ми використаємо функцію write() для запису даних у мемо. Послідовності для цієї функції будуть заздалегідь записані в редакторі коду. На синьому килимі з X позначкою випишіть змінні для звіту export_report та запишіть їх. На зеленому килимі з X позначкою випишіть змінні для звіту harvest_report та запишіть їх. На червоному килимі з X позначкою випишіть змінні для звіту weather_report та запишіть їх. Спершу потрібно заповнити змінні для кожного звіту, перш ніж їх записувати, щоб для кожного було зафіксовано правильні статистичні дані.

Як тільки всі статистичні дані будуть занесені, пройдіться до золотої X позначки та створіть новий список з назвою group_report. У цей список ви додасте export_report та harvest_report у такому порядку. Це створить вкладений список, який неможливо використовувати зі статистичними функціями. Щоб виправити це, використайте спискове включення для розгладження вкладеного списку, ось так: group_report= [item for sublist in group_report for item in sublist]

Налаштуйте ще дві змінні: variance та mode з відповідними статистичними функціями. Передайте список group_report до функції обчислення дисперсії, а список weather_report до функції mode, ось так: variance = statistics.variance( group_report ), mode = statistics.mode( weather_report ). Виконайте функцію write(), налаштовану в редакторі коду для цих змінних, щоб завершити рівень.