Numpy 예제1_출생아수 평균구하기(문제)

 

import numpy as np

 

데이터 불러오기 (np.loadtxt)

 

python 파일 경로에 data폴더 만든 후 다음의 births.txt 파일 넣어놓기

 

births.txt

0.00MB

 

 

birth = np.loadtxt( 'data/births.txt', delimiter=',', dtype=np.int64) 
# data폴더 안의 births.txt파일 ','로 구분하여 load하기

 

birth.shape # 132행 3열

[OUT] :

(132, 3)

 

 

birth # 연도, 남아수, 여아수로 구성되어있음

[OUT] :

array([[   1880,   90993,  110491],
       [   1881,   91954,  100745],
       [   1882,  107850,  113688],
       [   1883,  112321,  104629],
       [   1884,  129022,  114445],
       [   1885,  133055,  107800],
       [   1886,  144535,  110784],
       [   1887,  145982,  101414],
       [   1888,  178627,  120853],
       [   1889,  178366,  110584],
       [   1890,  190377,  111025],
       [   1891,  185482,  101196],
       [   1892,  212346,  122037],
       [   1893,  212906,  112317],
       [   1894,  222922,  115772],
       [   1895,  233630,  117398],
       [   1896,  237920,  119570],
       [   1897,  234202,  112758],
       [   1898,  258770,  122693],
       [   1899,  233023,  106212],
       [   1900,  299828,  150499],
       ...
       [   2011, 1753500, 1893230]])

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데이터 시각화하기 (matplotlib)

import matplotlib.pyplot as plt # 시각화와 관련된 라이브러리

 

 # matplotlib 연습
a = np.array([1,2,3,4,5])
b = np.array([11,22,33,44,55])

plt.plot(a,b , 'bo--')
plt.bar(a,b) # bar chart 만들기

plt.title( 'kor' ) # chart의 제목 : 'kor'
plt.xlabel('Students_num') # x축 label : 'Students_num'
plt.ylabel('Score') # y축 label : 'Score'
plt.show()

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문제

#1. 남아 , 여아 출생 평균을 구하시오.

#2. 2000년대 이후 데이터를 구하시오.
년도   남아   여아
==============
2000     xx     xx

#3. 남아출생이 가장 많은 연도와 남아수를 구하시오.

#4. 남아출생이 가장 많은 top 5를 구하시오.(연도와 남아수)

#5. 남아율(%)을 구하고 각 연도별 남아수가 차지하는비율을 데이터로 보여주시오.
남아수    여아수    남아율
===================
..

#6. 2000년도 이후데이터 에 대해 출생량을 구하고 남아수가 1800000 이상이면 '많음'아니면 '적음'이라고 보여 주시오.
연도 남아수 출생량
2000   1233   '많음'
2001   1234   '적음'

#7. 1800년대, 1900년대, 2000년대 각 남아,여아수 평균을 구하시오.

#8. 여아 25%~75%사이의 값을 구하시오.

#9. 2000년대 남아데이터를 바 차트로 그리시오.

 

※ 스스로 풀어본 후 아래 Solution 확인하기