Ознакомительная практика Отчет Витте SimpleAnalysis
ПОЛНОСТЬЮ ГОТОВЫЙ ОТЧЕТ, КОТОРЫЙ ПРИНЯЛИ НА 85 БАЛЛОВ
Не забудьте титульный лист поменять)
Индивидуальное задание «SimpleAnalysis».
Язык программирования – Python. Среда разработки – PyCharm.
Библиотеки: Math, Matplotlib, Pandas, Numpy
Исходные данные:
Получить Dataset (данные).
Сгенерировать численные данные с помощью генератора случайных чисел. Числа – целые, диапазон: от -10000 до 10000; количество чисел – 1000. Сформировать объект Series.
Рассчитать стандартные числовые характеристики для набора данных Series
- определить минимальное значений
- определить количество повторяющихся значений
- определить максимальное значение
- определить сумму чисел
- определить среднеквадратическое отклонение
Результирующие данные вывести в консоль с пояснениями. При выполнении данного задания можно использовать все стандартные функции Python.
Визуализировать данные с помощью стандартных библиотек по заданным критериям
- построить линейный график
- построить гистограмму (прямоугольную), округлив значения набора данных до сотен. Округление выполнить по математическому правилу.
Сформировать Dataframe из данных Series и добавить к этим данным следующие столбцы
- столбец, содержащий отсортированные значения исходного Series по возрастанию
- столбец, содержащий отсортированные значения исходного Series по убыванию
Визуализировать данные, полученные в результате промежуточного анализа (вычислений)
- на одном plt построить два линейных графика: отсортированных значений по возрастанию и убыванию
Содержание
1.1 Выбор платформы для разработки и необходимых библиотек
1.1.1 Обоснование выбора платформы интерпретатора языка Python
1.1.2 Выбор библиотек для анализа данных
1.2.1 Предварительный анализ данных
1.2.2 Выбор формата хранения данных
1.2.3 Очистка данных от цифрового мусора
2 КОЛИЧЕСТВЕННЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ
2.1 Получение данных Dataset (данные)
2.2 Рассчет стандартных числовых характеристик для набора данных Series
3 ВИЗУАЛИЗАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ КОЛИЧЕСТВННОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ
3.1 Визуализация наборов данных с помощью стандартных библиотек по заданным критериям
2.4 Формирование Dataframe из данных Series и добавление столбцов
2.5 Визуализация данных полученные в результате промежуточного анализа
1 Карякин, М. И. Технологии программирования и компьютерный практикум на языке Python : учебное пособие : [16+] / М. И. Карякин, К. А. Ватульян, Р. М. Мнухин ; Южный федеральный университет. – Ростов-на-Дону ; Таганрог : Южный федеральный университет, 2022. – 244 с. : ил., табл. – Режим доступа: по подписке. – URL: https://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=698687 (дата обращения: 27.05.2023). – Библиогр. в кн. – ISBN 978-5-9275-4108-9. – Текст : электронный.
