<jupyter_start><jupyter_text>(1)<jupyter_code>tinggi = [180, 215, 210, 210, 188, 176, 209, 200] # dalam cm 

# Import numpy dengan alias np
import numpy as np

# Buat numpy array dengan list tinggi beri nama variabel np_tinggi
np_tinggi = np.array(tinggi)


# Print tipe data np_baseball
print(type(np_tinggi))<jupyter_output><class 'numpy.ndarray'><jupyter_text>(2)<jupyter_code># Buat np_tinggi menjadi dalam satuan meter
np_tinggi = np_tinggi/100

# print np_tinggi
print(np_tinggi)<jupyter_output>[1.8  2.15 2.1  2.1  1.88 1.76 2.09 2.  ]<jupyter_text>(3)<jupyter_code>berat = [88.5, 100, 98, 101, 78.3, 65.3, 109, 110]

# Buatlah numpy array dari list berat dan simpan dalam np_berat
np_berat = np.array(berat)

# hitung bmi dari berat dan tinggi simpan ke dalam variabel bmi
bmi = np_berat / np_tinggi **2
bmi<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>(4)<jupyter_code># Buatalah numpy array boolean dengan denga operator > untuk mencari bmi yang lebih besar dari 23
# Simpan dalam variabel bmi_tinggi
bmi_tinggi = bmi > 23

# Partisi numpy array bmi dengan menggunkan bmi_tinggi untuk mencari bmi yang hanya lebih besar dari 23
bmi = np.array(bmi)[bmi_tinggi]
print(bmi)<jupyter_output>[27.31481481 24.95364117 27.5       ]<jupyter_text>(5)- np.array([True, 1, 2]) + np.array([3, 4, False])- Manakah pilihan di bawah ini yang memilik hasil sama seperti di atas?- A. np.array([True, 1, 2, 3, 4, False])- B. np.array([4, 3, 0]) + np.array([0, 2, 2])- C. np.array([1, 1, 2]) + np.array([3, 4, -1])- D. np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])<jupyter_code>np.array([4,3,0]) + np.array([0,2,2]) #B<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>(6)  subsetting 1D numpy array<jupyter_code># print hasil np_berat yang melik index terakhir
print(np_berat[-1])

# print 5 elemen terakhir dari np_tingg
print(np_tinggi[-5:])<jupyter_output>110.0
[2.1  1.88 1.76 2.09 2.  ]<jupyter_text>2D Numpy Array (7)<jupyter_code>pemain_basket = [[180, 78.4],
                [215, 102.7],
                [210, 98.5],
                [188, 75.2]]

# Buatlah 2D array dari pemain_basket simpan dalam variabel basket_2d
basket_2d = np.array([[180, 78.4],
                [215, 102.7],
                [210, 98.5],
                [188, 75.2]])

# print tipe dari basket_2d
print(type(basket_2d))

# print basket_2d
print(basket_2d)

# print dimensi dari basket_2d dengan basket_2d.shape
print(basket_2d.shape)<jupyter_output><class 'numpy.ndarray'>
[[180.   78.4]
 [215.  102.7]
 [210.   98.5]
 [188.   75.2]]
(4, 2)<jupyter_text>(8)<jupyter_code># Gunakan slicing untuk untuk mengambil hanya kolom pertama dari basket_2d
basket_2d[:,0]


# Gunakan slicing untuk mendapatkan 2 baris terakhir dan hanya kolom kedua dari basket_2d
basket_2d[-2:,1]<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>(9) Coba eksekusi hasil di bawah ini apa hasilnya?<jupyter_code>np_mat = np.array([[1, 2],
                   [3, 4],
                   [5, 6]])
print(np_mat * 2)
print(np_mat + np.array([10, 10]))
print(np_mat + np_mat)
# Print dengan tambahkan berat dari basket_2d (kolom kedua) dengan 5 
print(basket_2d[:,1] + 5)

# Print dengan mengubah tinggi basket_2d (kolom pertama) yang awalnya satuannya cm menjadi m
print(basket_2d[:,0] / 100)<jupyter_output>[ 83.4 107.7 103.5  80.2]
[1.8  2.15 2.1  1.88]<jupyter_text>Statisika dasar dengan menggunakan NumPy(10)<jupyter_code># Berapakah mean dari np_tinggi? Kemudian print
print(np.mean(np_tinggi))

# Berapakah median dari np_tinggi? Kemudian print
print(np.median(np_tinggi))<jupyter_output>1.9849999999999999
2.045<jupyter_text>(11)<jupyter_code># Print tinggi dari basket_2d (kolom pertama)
rata_rata = np.mean(basket_2d[:,0])
print("Rata - Rata: " + str(rata_rata) )

# Print median dari tinggi basket_2d
med = np.median(basket_2d)
print("Median: " + str(med))

# Print standar deviasi dari basket_2d
stddev = np.std(basket_2d)
print("Standard Deviation: " + str(stddev))

# Print korelasi antara kolom pertama dengan kedua dari basket_2d
korelasi = np.corrcoef(basket_2d[:,[0,1]])
print("Korealasi: " + str(korelasi))<jupyter_output>Rata - Rata: 198.25
Median: 141.35
Standard Deviation: 56.390973346804365
Korealasi: [[1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1.]]
{'fraction_non_alphanumeric': 0.13689482470784642, 'fraction_numerical': 0.09086572859527785, 'mean_word_length': 4.33587786259542, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 39, '<?xml version=': 0, '>': 41, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 1, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '11', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '67370', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 2100, 'n_tokens_neox': 1816, 'n_words': 432, 'path': 'Bagian 1 - Pengenalan Python untuk Data Science/Latihan 4 Numpy.ipynb', 'repo_name': 'birky30/data-science-with-python', 'size': '4193'}