mirror of
https://github.com/freeCodeCamp/freeCodeCamp.git
synced 2026-04-05 16:00:38 -04:00
87 lines
4.6 KiB
Markdown
87 lines
4.6 KiB
Markdown
---
|
||
id: 5e46f7e5ac417301a38fb928
|
||
title: Калькулятор середньоквадратичного відхилення
|
||
challengeType: 10
|
||
forumTopicId: 462366
|
||
dashedName: mean-variance-standard-deviation-calculator
|
||
---
|
||
|
||
# --description--
|
||
|
||
Ви будете <a href="https://replit.com/github/freeCodeCamp/boilerplate-mean-variance-standard-deviation-calculator" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">працювати над цим проєктом з нашим стартовим кодом Replit</a>.
|
||
|
||
- Почніть з імпорту проєкту на Replit.
|
||
- Потім ви побачите вікно `.replit`.
|
||
- Оберіть `Use run command` та натисніть кнопку `Done`.
|
||
|
||
|
||
Ми досі розробляємо інтерактивну частину навчальної програми з Python. Наразі є декілька відео на ютуб-каналі freeCodeCamp.org, які навчать всього необхідного для виконання цього проєкту:
|
||
|
||
- <a href="https://www.freecodecamp.org/news/python-for-everybody/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">Python for Everybody Video Course</a> (14 годин)
|
||
|
||
- <a href="https://www.freecodecamp.org/news/how-to-analyze-data-with-python-pandas/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">How to Analyze Data with Python Pandas</a> (10 годин)
|
||
|
||
# --instructions--
|
||
|
||
Створіть функцію під назвою `calculate()` у `mean_var_std.py`, яка використовує Numpy для виведення середнього значення, дисперсії, стандартного відхилення, максимуму, мінімуму та суми рядків, стовпчиків, і елементів в матриці 3 x 3.
|
||
|
||
Вхідним значенням функції має бути список, що містить 9 цифр. Функція повинна перетворити список у масив Numpy 3 x 3, а потім повернути словник, що містить середнє значення, дисперсію, стандартне відхилення, максимум, мінімум і суму вздовж обох осей і для сплощеної матриці.
|
||
|
||
Повернений словник повинен мати такий формат:
|
||
|
||
```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]
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
Якщо у функцію передається список, що містить менше 9 елементів, вона має викликати виняток `ValueError` з повідомленням: "List must contain nine numbers." (список має містити дев’ять чисел). Значеннями у повернутому словнику мають бути списки, а не масиви Numpy.
|
||
|
||
Наприклад, `calculate([0,1,2,3,4,5,6,7,8])` має повертати:
|
||
|
||
```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]
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
Модульні тести для цього проєкту знаходяться в `test_module.py`.
|
||
|
||
## Розробка
|
||
|
||
Для розробки ви можете використати `main.py`, щоб протестувати свою функцію `calculate()`. Натисніть кнопку «run» і `main.py` запуститься.
|
||
|
||
## Тестування
|
||
|
||
Ми імпортували тести з `test_module.py` до `main.py` для вашої зручності. Тести запустяться автоматично, коли ви натиснете на кнопку «run».
|
||
|
||
## Надсилання
|
||
|
||
Скопіюйте URL-адресу свого проєкту та відправте її до freeCodeCamp.
|
||
|
||
# --hints--
|
||
|
||
Проєкт повинен пройти усі тести Python.
|
||
|
||
```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.
|
||
```
|