Помочь решить задачу в Python
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
Вот код, который выполняет все заданные операции:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Сгенерировать численные данные
random_numbers = np.random.randint(-10000, 10000, 1000)
series = pd.Series(random_numbers)
# Рассчитать стандартные числовые характеристики
print("Минимальное значение: ", series.min())
print("Количество повторяющихся значений: ", series.duplicated().sum())
print("Максимальное значение: ", series.max())
print("Сумма чисел: ", series.sum())
print("Среднеквадратическое отклонение: ", series.std())
# Визуализировать данные
plt.figure(figsize=(10,5))
plt.subplot(1,2,1)
plt.plot(series)
plt.title("Линейный график")
plt.subplot(1,2,2)
series_rounded = series.round(-2)
series_rounded.hist(bins=30)
plt.title("Гистограмма")
plt.tight_layout()
plt.show()
# Сформировать Dataframe
df = pd.DataFrame({'Original': series, 'Ascending': series.sort_values(ascending=True), 'Descending': series.sort_values(ascending=False)})
# Визуализировать отсортированные данные
plt.figure(figsize=(10,5))
plt.plot(df['Ascending'].values, label="По возрастанию")
plt.plot(df['Descending'].values, label="По убыванию")
plt.legend()
plt.title("Отсортированные значения")
plt.show()
```
В этом скрипте мы используем `numpy` для генерации случайных чисел и `pandas` для работы с набором данных Series и DataFrame. Мы также используем `matplotlib` для визуализации данных.
Мы рассчитываем различные статистические характеристики для данных Series, а затем визуализируем их с помощью линейного графика и гистограммы. Затем мы создаем DataFrame, который содержит исходные данные, а также данные, отсортированные по возрастанию и убыванию. Наконец, мы визуализируем отсортированные данные с помощью двух линейных графиков.
