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견우(ugyeon)

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부재중입니다.(leviyusa)

개설일

2018-11-29

견우

2020.04.12 09:20:47

조회 56 추천 0 댓글 0

import csv

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

from collections import Counter

fp=0

try:

fp=open("height-weight.csv",'r')

except FileNotFoundError:

print("File not exist.")

reader=csv.reader(fp)

male_h=list()

male_w=list()

female_h=list()

female_w=list()

#각 데이터 분류 저장

for line in reader:

if line[0]=='Male':

male_h.append(float(line[1]))

male_w.append(float(line[2]))

elif line[0]=='Female':

female_h.append(float(line[1]))

female_w.append(float(line[2]))

else:

continue

#그래프 그리기

plt.scatter(male_h,male_w,c='blue',s=1,label='Male')

plt.scatter(female_h,female_w,c='red',s=1,label='Female')

plt.legend(loc='upper left')

plt.xlabel("Height in Inches")

plt.ylabel("Weight in Lbs.")

plt.title("Height-Weight Plotting")

plt.show()

#평균

mh_mean=np.mean(male_h)

mw_mean=np.mean(male_w)

fh_mean=np.mean(female_h)

fw_mean=np.mean(female_w)

print("Mean(평균) Male height: {} Male weight: {} Female height: {} Female weight: {} ".format(mh_mean,mw_mean,fh_mean,fw_mean))

#중앙값

mh_median=np.median(male_h)

mw_median=np.median(male_w)

fh_median=np.median(female_h)

fw_median=np.median(female_w)

print("Median(중앙값) Male height: {} Male weight: {} Female height: {} Female weight: {} ".format(mh_median,mw_median,fh_median,fw_median))

#분위

mh_quantile=np.percentile(male_h,[i for i in range(0,100,25)])

mw_quantile=np.percentile(male_w,[i for i in range(0,100,25)])

fh_quantile=np.percentile(female_h,[i for i in range(0,100,25)])

fw_quantile=np.percentile(female_w,[i for i in range(0,100,25)])

print("Quantile(분위) Male height: {} Male weight: {} Female height: {} Female weight: {} ".format(mh_quantile,mw_quantile,fh_quantile,fw_quantile))

#최빈값

def mode(x):

counts = Counter(x)

max_count = max(counts.values())

return [x_i for x_i, count in counts.items()

if count == max_count]

mh_mode=mode(list(map(int,male_h)))

mw_mode=mode(list(map(int,male_w)))

fh_mode=mode(list(map(int,female_h)))

fw_mode=mode(list(map(int,female_w)))

print("Mode(최빈값) Male height: {} Male weight: {} Female height: {} Female weight: {} ".format(mh_mode,mw_mode,fh_mode,fw_mode))

#산포도

mh_range=np.max(male_h)-np.min(male_h)

mw_range=np.max(male_w)-np.min(male_w)

fh_range=np.max(female_h)-np.min(female_h)

fw_range=np.max(female_w)-np.min(female_w)

print("Dispersion:Range(산포도:범위) Male height: {} Male weight: {} Female height: {} Female weight: {} ".format(mh_range,mw_range,fh_range,fw_range))

#분산

mh_variance=np.var(male_h)

mw_variance=np.var(male_w)

fh_variance=np.var(female_h)

fw_variance=np.var(female_w)

print("Variance(분산) Male height: {} Male weight: {} Female height: {} Female weight: {} ".format(mh_variance,mw_variance,fh_variance,fw_variance))

#표준편차

mh_std=np.std(male_h,dtype=np.float64)

mw_std=np.std(male_w,dtype=np.float64)

fh_std=np.std(female_h,dtype=np.float64)

fw_std=np.std(female_w,dtype=np.float64)

print("Standard Deviation(표준편차) Male height: {} Male weight: {} Female height: {} Female weight: {} ".format(mh_std,mw_std,fh_std,fw_std))

#공분산

m_cov=np.cov(male_h,male_w)

f_cov=np.cov(female_h,female_w)

print("Covariance(공분산) Male: {} Female: {} ".format(m_cov,f_cov))

#상관관계

m_cor=np.corrcoef(male_h,male_w)

f_cor=np.corrcoef(female_h,female_w)

print("Correlation(상관관계) Male: {} Female: {} ".format(m_cor,f_cor))

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