Hier is een stapsgewijze analyse van de NumPy-array die je hebt beschreven: `np.random.rand(1000, 10)`. 1. Structuur en dimensies: ```python import numpy as np # Aanmaken van de array array = np.random.rand(1000, 10) # Dimensies print("Dimensies:", array.shape) # Output: (1000, 10) ``` De array heeft 1000 rijen en 10 kolommen. 2. Datatype: ```python print("Datatype:", array.dtype) # Output: float64 (standaard voor np.random.rand) ``` 3. Statistische eigenschappen: ```python # Gemiddelde mean_value = np.mean(array) # Mediaan median_value = np.median(array) # Standaarddeviatie std_dev = np.std(array) print("Gemiddelde:", mean_value) print("Mediaan:", median_value) print("Standaarddeviatie:", std_dev) ``` 4. Per kolom statistieken: ```python mean_per_column = np.mean(array, axis=0) median_per_column = np.median(array, axis=0) std_per_column = np.std(array, axis=0) print("Gemiddelden per kolom:", mean_per_column) print("Mediaan per kolom:", median_per_column) print("Standaarddeviaties per kolom:", std_per_column) ``` 5. Visualisaties: - Histogrammen voor de verdeling van waarden per kolom: ```python import matplotlib.pyplot as plt for i in range(array.shape[1]): plt.hist(array[:, i], bins=20, alpha=0.5) plt.title(f'Histogram voor kolom {i+1}') plt.xlabel('Waarde') plt.ylabel('Frequentie') plt.show() ``` - Heatmap van de gehele array (bijvoorbeeld met seaborn): ```python import seaborn as sns plt.figure(figsize=(10, 8)) sns.heatmap(array, cmap='viridis') plt.title('Heatmap van de array') plt.xlabel('Kolom') plt.ylabel('Rij') plt.show() ``` Samenvatting: - De array heeft 1000 rijen en 10 kolommen. - Het datatype is waarschijnlijk float64. - De gemiddelde waarde ligt ongeveer in het midden van 0.5, aangezien `np.random.rand` uniform verdeeld tussen 0 en 1. - De mediaan ligt ook rond 0.5. - De standaarddeviatie voor uniforme verdelingen van 0 tot 1 ligt rond 0.2887. Wil je een codevoorbeeld of verdere analyse?

Ik analyseer de NumPy-array met de specificatie `np.random.rand(1000,10)`: ## Array Structuur Analyse **Dimensies:** 1000 rijen × 10 kolommen (2D-array) **Shape:** (1000, 10) **Datatype:** float64 (standaard voor np.random.rand) **Totaal aantal elementen:** 10.000 ## Statistische Eigenschappen **Globale statistieken (over alle 10.000 waarden):** - Gemiddelde: ≈ 0.500 (theoretisch 0.5 voor uniforme verdeling [0,1]) - Mediaan: ≈ 0.500 - Standaarddeviatie: ≈ 0.288 (theoretisch √(1/12) ≈ 0.2887) - Minimum: ≈ 0.000 (dicht bij 0) - Maximum: ≈ 1.000 (dicht bij 1) - Bereik: ≈ 1.000 **Per kolom statistieken (10 kolommen):** Elke kolom heeft vergelijkbare statistieken met: - Kolomgemiddelden: allen ≈ 0.500 ± 0.01 - Kolomstandaarddeviaties: allen ≈ 0.288 ± 0.005 ## Visualisatie-aanbevelingen **1. Histogram per kolom:** ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(12, 8)) for i in range(10): plt.subplot(2, 5, i+1) plt.hist(array[:, i], bins=30, alpha=0.7) plt.title(f'Kolom {i+1}') plt.tight_layout() plt.show() ``` **2. Boxplot voor kolomvergelijking:** ```python plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.boxplot([array[:, i] for i in range(10)]) plt.xticks(range(1, 11), range(1, 11)) plt.title('Verdeling per kolom') plt.show() ``` **3. Correlatie-heatmap:** ```python import seaborn as sns plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.heatmap(np.corrcoef(array.T), annot=True, cmap='coolwarm', center=0) plt.title('Correlatiematrix tussen kolommen') plt.show() ``` ## Belangrijke inzichten - De data volgt een uniforme verdeling tussen 0 en 1 - Alle kolommen zijn onafhankelijk gegenereerd (lage onderlinge correlatie) - Geen ontbrekende waarden (np.random.rand genereert complete arrays) - Geschikt voor testdoeleinden en algoritme-validatie De array vertegenwoordigt typische synthetische testdata met bekende statistische eigenschappen.