Temperature Analysis with NumPy

NumPy ile şehir sıcaklıklarını karşılaştırın ve analiz edin. Hava durumu verileri her yerdedir ve bu verileri analiz etmek, veri becerilerinizi geliştirmek için mükemmel bir yoldur. Bu projede, birden fazla şehrin sıcaklık verilerini depolamak, analiz etmek ve karşılaştırmak için NumPy dizilerini kullanacaksınız. Ham listeler yerine dizilerle çalışarak, istatistikleri hızla hesaplayacak, karşılaştırmalar yapacak ve anlamlı bilgiler elde edeceksiniz. Farklı şehirler için günlük veya aylık sıcaklıkları temsil eden diziler oluşturarak başlayacaksınız. NumPy'nin toplama işlevleriyle, ortalama, medyan, minimum, maksimum ve standart sapmayı hesaplayarak her şehrin ikliminin bir profilini oluşturacaksınız. Ardından veri kümelerini karşılaştıracaksınız; örneğin, hangi şehrin ortalama olarak en sıcak olduğunu, hangisinin en geniş sıcaklık değişimine sahip olduğunu veya iki şehrin mevsimden mevsime nasıl farklılık gösterdiğini belirleyeceksiniz. Proje ayrıca, şehirler arasındaki farkları hesaplamak, anormallikleri tespit etmek veya alışılmadık derecede sıcak veya soğuk günleri vurgulamak için vektörleştirilmiş işlemlerle çalışmayı da içeriyor. Dilimleme ve indeksleme ile deneyler yaparak, belirli veri aralıklarına (yaz ve kış ayları gibi) nasıl odaklanacağınızı öğreneceksiniz. Bu projenin sonunda şunları yapabileceksiniz: Sıcaklık verilerini NumPy dizilerinde depolayıp düzenleyebilirsiniz. Birden fazla veri kümesinde tanımlayıcı istatistikler hesaplayabilirsiniz. Şehirleri ortalamalara ve değişkenliğe göre karşılaştırabilirsiniz. Verimli analiz için vektörleştirilmiş işlemleri kullanabilirsiniz. Gerçek dünya stilindeki verilerden örüntüler ve içgörüler çıkarabilirsiniz. Bu proje, NumPy'nin ham sayıları net ve karşılaştırmalı içgörülere nasıl dönüştürebileceğini gösteren uygulamalı ve pratik bir projedir. Sadece kodlamanın ötesinde, veri analizinin iklim örüntülerini anlamak veya seyahat planlamak gibi gerçek dünya kararlarıyla nasıl bağlantılı olduğunu anlayacaksınız.