<jupyter_start><jupyter_text>作業目標計算有缺失值的資料，統計量實作作業重點當遇到缺失值有函式可以處理，不須額外寫程式刪除計算統計量時不能出現缺失值 題目:english_score = np.array([55,89,76,65,48,70])math_score = np.array([60,85,60,68,np.nan,60])chinese_score = np.array([65,90,82,72,66,77])上3列共六位同學的英文、數學、國文成績，第一個元素代表第一位同學，舉例第一位同學英文55分、數學60分、國文65分，今天第五位同學因某原因沒來考試，導致數學成績缺值，運用上列數據回答下列問題。1. 請計算各科成績平均、最大值、最小值、標準差，其中數學缺一筆資料可忽略?2. 第五位同學補考數學後成績為55，請計算補考後數學成績平均、最大值、最小值、標準差?3. 用補考後資料找出與國文成績相關係數最高的學科?<jupyter_code>import numpy as np
print( 'NumPy 版本: ', np.__version__ )
english_score = np.array([55,89,76,65,48,70])
math_score = np.array([60,85,60,68,np.nan,60])
chinese_score = np.array([65,90,82,72,66,77])
#1. 請計算各科成績平均、最大值、最小值、標準差，其中數學缺一筆資料可忽略?

for subject, score in zip(['英文','數學','國文'],[english_score,math_score,chinese_score]):

    if not np.any( np.isnan(score) ) :
        print( subject, ':' )
        print( '平均= ', np.mean(score) )
        print( '最大值= ', np.max(score) )
        print( '最小值= ', np.min(score) )
        print( '標準差= ', np.std(score), '\n' )
    else: 
        print( subject, ':' )
        print( '平均= ', np.nanmean(score) )
        print( '最大值= ', np.nanmax(score) )
        print( '最小值= ', np.nanmin(score) )
        print( '標準差= ', np.nanstd(score), '\n' )
#2. 第五位同學補考數學後成績為55，請計算補考後數學成績平均、最大值、最小值、標準差?

math_score[4] = 55
math_score
print( '數學補考後 :' )
print( '平均= ', np.nanmean(math_score) )
print( '最大值= ', np.nanmax(math_score) )
print( '最小值= ', np.nanmin(math_score) )
print( '標準差= ', np.nanstd(math_score) )
#3. 用補考後資料找出與國文成績相關係數最高的學科?  英文

print( '國文與數學的相關係數: \n', np.corrcoef(chinese_score,math_score), '\n' )
print( '國文與英文的相關係數: \n', np.corrcoef(chinese_score,english_score) )<jupyter_output>國文與數學的相關係數: 
 [[1.         0.74056803]
 [0.74056803 1.        ]] 

國文與英文的相關係數: 
 [[1.         0.97792828]
 [0.97792828 1.        ]]
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