MOOC RR

Module 2: exo 3

Premièrement, nous importons les librairies nécessaires:

from statistics import mean, median, stdev

Ensuite, nous stockons les données dans une variable data:

data = [14.0, 7.6, 11.2, 12.8, 12.5, 9.9, 14.9, 9.4, 16.9, 10.2, 14.9, 18.1, 7.3, 9.8, 10.9,12.2, 9.9, 2.9, 2.8, 15.4, 15.7, 9.7, 13.1, 13.2, 12.3, 11.7, 16.0, 12.4, 17.9, 12.2, 16.2, 18.7, 8.9, 11.9, 12.1, 14.6, 12.1, 4.7, 3.9, 16.9, 16.8, 11.3, 14.4, 15.7, 14.0, 13.6, 18.0, 13.6, 19.9, 13.7, 17.0, 20.5, 9.9, 12.5, 13.2, 16.1, 13.5, 6.3, 6.4, 17.6, 19.1, 12.8, 15.5, 16.3, 15.2, 14.6, 19.1, 14.4, 21.4, 15.1, 19.6, 21.7, 11.3, 15.0, 14.3, 16.8, 14.0, 6.8, 8.2, 19.9, 20.4, 14.6, 16.4, 18.7, 16.8, 15.8, 20.4, 15.8, 22.4, 16.2, 20.3, 23.4, 12.1, 15.5, 15.4, 18.4, 15.7, 10.2, 8.9, 21.0]

Ceci étant fait, passons aux questions.

Calcul de la moyenne:

moyenne = mean(data)
print(f"moyenne = {moyenne}")

moyenne = 14.113

Calcul du minimum et maximum:

maximum = max(data)
print(f"maximum = {maximum}")

minimum = min(data)
print(f"minimum = {minimum}")

maximum = 23.4
minimum = 2.8

Calcul de la médiane et de l'écart-type:

med = median(data)
print(f"médiane = {med}")

ec = stdev(data)
print(f"écart-type = {ec}")

médiane = 14.5
écart-type = 4.334094455301447

Partie 2: représentation graphique

Sequence plot

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(data)
plt.show()

Histogramme

plt.hist(data, edgecolor = 'black')
plt.show()