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exo 2

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Maintenant, à vous de jouer! Vous pouvez effacer toutes ces Maintenant, à vous de jouer! Vous pouvez effacer toutes ces
informations et les remplacer par votre document computationnel. informations et les remplacer par votre document computationnel.
* Exercice 2
#+begin_src python :results output :session :exports both
import numpy as np
data = np.array([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])
print(data)
print("Valeur moyenne :", data.mean())
print("Valeur min :", data.min())
print("Valeur max :", data.max())
print("Valeur médiane :", np.median(data))
print("Écart-type :", np.std(data,ddof=1))
#+end_src
#+RESULTS:
#+begin_example
[14. 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. 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. 13.6 18. 13.6 19.9 13.7 17. 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. 14.3 16.8 14. 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. ]
Valeur moyenne : 14.113000000000001
Valeur min : 2.8
Valeur max : 23.4
Valeur médiane : 14.5
Écart-type : 4.334094455301447
#+end_example
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