mirror of
https://github.com/freeCodeCamp/freeCodeCamp.git
synced 2026-01-22 09:01:46 -05:00
87 lines
3.6 KiB
Markdown
87 lines
3.6 KiB
Markdown
---
|
|
id: 5e46f7e5ac417301a38fb928
|
|
title: Berechnungsprogramm für Mittelwert, Varianz, und Standardabweichung
|
|
challengeType: 10
|
|
forumTopicId: 462366
|
|
dashedName: mean-variance-standard-deviation-calculator
|
|
---
|
|
|
|
# --description--
|
|
|
|
Du wirst <a href="https://replit.com/github/freeCodeCamp/boilerplate-mean-variance-standard-deviation-calculator" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">mit unserem Replit-Startercode an diesem Projekt arbeiten</a>.
|
|
|
|
- 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:
|
|
|
|
- <a href="https://www.freecodecamp.org/news/python-for-everybody/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">Videokurs: Python für jedermann</a> (14 Stunden)
|
|
|
|
- <a href="https://www.freecodecamp.org/news/how-to-analyze-data-with-python-pandas/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">Wie man Daten mit Python-Pandas analysiert </a> (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:
|
|
|
|
```py
|
|
{
|
|
'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:
|
|
|
|
```py
|
|
{
|
|
'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.
|
|
|
|
```js
|
|
|
|
```
|
|
|
|
# --solutions--
|
|
|
|
```py
|
|
# Python challenges don't need solutions,
|
|
# because they would need to be tested against a full working project.
|
|
# Please check our contributing guidelines to learn more.
|
|
```
|