freeCodeCamp/curriculum/challenges/german/08-data-analysis-with-python/data-analysis-with-python-projects/mean-variance-standard-deviation-calculator.md

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5e46f7e5ac417301a38fb928	Berechnungsprogramm für Mittelwert, Varianz, und Standardabweichung	10	462366	mean-variance-standard-deviation-calculator

--description--

Du wirst mit unserem Replit-Startercode an diesem Projekt arbeiten.

• Beginne, indem du das Projekt in Replit importierst.
• Daraufhin wird ein .replit-Fenster angezeigt.
• Wähle Use run command aus und klicke auf die Done-Schaltfläche.

Wir sind noch dabei, den interaktiven Teil des Python-Kurses zu entwickeln. Hier sind erstmal einige Videos auf dem freeCodeCamp.org YouTube-Kanal, die dir alles beibringen, was du wissen musst, um dieses Projekt abzuschließen:

• Videokurs: Python für jedermann (14 Stunden)

• Wie man Daten mit Python-Pandas analysiert (10 Stunden)

--instructions--

Erstelle eine Funktion namens calculate() in mean_var_std.py, die Numpy benutzt, um den Mittelwert, die Varianz, die Standardabweichung, Max, Min, und die Summe der Zeilen, Spalten und Elemente in einer 3 x 3 Matrix anzugeben.

Die Eingabe der Funktion sollte eine Liste mit 9 Ziffern sein. Die Funktion sollte die Liste in ein 3 x 3 Numpy Array konvertieren und dann ein Wörterbuch mit dem Mittelwert, der Varianz, der Standardabweichung, Max, Min, sowie die Summe entlang beider Achsen und für die abgeflachte Matrix zurückgeben.

Das zurückgegebene Wörterbuch sollte diesem Format folgen:

{
  '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]
}

Wenn eine Liste mit weniger als 9 Elementen an die Funktion übergeben wird, sollte eine ValueError-Ausnahme mit der Nachricht "Liste muss neun Nummern enthalten." auftauchen. Die Werte im zurückgegebenen Wörterbuch sollten Listen und keine Numpy Arrays sein.

Zum Beispiel sollte calculate([0,1,2,3,4,5,6,7,8]) zurückgeben:

{
  '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]
}

Die Unit-Tests für dieses Projekt sind in test_module.py.

Entwicklung

Für die Entwicklung kannst du main.py verwenden, um die calculate() Funktion zu testen. Klicke den "Run"-Button und main.py wird ausgeführt.

Testen

Wir haben die Tests von test_module.py zu main.py bereits für dich importiert. Die Tests werden automatisch ausgeführt, wenn du auf den "Run"-Button klickst.

Absenden

Kopiere die URL deines Projekts und sende sie an freeCodeCamp.

--hints--

Es sollte alle Python-Tests bestehen.

--solutions--

  # Python challenges don't need solutions,
  # because they would need to be tested against a full working project.
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