def fangcha(): a=float(raw_input("請輸入a:")) b=float(raw_input("請輸入b:")) c=float(raw_input("請輸入C:")) d=(a+b+c)/3.0 e=((a-d)**2+(b-d)**2+(c-d)**2)/3.0 print "平均數(shù)是:%f方差是:%f" %(d,e) fangcha() Python2.7可用

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自定義函數(shù)求解即可,參考代碼如下:
def f_sigma(x):
# 通過Python定義一個計算變量波動率的函數(shù)
# x:代表變量的樣本值,可以用列表的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)輸入
n = len(x)
u_mean = sum(x)/n #計算變量樣本值的均值
z = [] #生成一個空列表
for t in range(n):
z.append((x[t]-u_mean)**2)
return (sum(z)/(n-1))**0.5 # n-1 自由度
a = f_sigma(x = [1,2,3])
print('樣本方差:', a)
用python算方差可以借助numpy的向量運算來求更快速:
import numpy
narray=numpy.array(nlist)
sum1=narray.sum()
narray2=narray*narray
sum2=narray2.sum()
mean=sum1/N
var=sum2/N-mean**2
以下為代碼:
numstr = input("請輸入全部數(shù)據(jù):用英文逗號(,),中文逗號(,),\
空格( ),制表符(tab鍵)或換行(請一次性復(fù)制過來)中的一種統(tǒng)一分隔數(shù)據(jù):")
if "," in numstr:
numlist = numstr.split(",")
elif "," in numstr:
numlist = numstr.split(",")
elif "\t" in numstr:
numlist = numstr.split("\t")
elif "\n" in numstr:
numlist = numstr.split("\n")
elif " " in numstr:
numlist = numstr.split(" ")
else:
numlist = [numstr]
numlist = list(map(lambda x:x.strip(",").strip(",").\
? ? ? ? ? ? ?strip("\t").strip("\n").strip(" "), numlist))
for i in numlist.copy():
try:
? a = float(i)
except:
? numlist.remove(i)
? print("已過濾字符串:%s"%i)
#好了,上面很多只是方便用戶而已(但還是有一些有用的),主要是下面
numlist = list(map(lambda x:float(x), numlist))#所有字符串轉(zhuǎn)為浮點
print("最終數(shù)列:",numlist)#輸出最終數(shù)列,進行核對
average = sum(numlist)/len(numlist)#用數(shù)列和除以出列長度得到平均數(shù)
variance = 0#方差,先記為0
for i in numlist:#遍歷列表
variance += (i - average) ** 2#反正就是公式對吧,先加進去
variance /= len(numlist)#還是公式,那一長串還得除以一個數(shù)列長度
print("均值:%.2f\n方差:%.2f"%(average, variance))#分兩行輸出
以下為輸出效果:
請輸入全部數(shù)據(jù):用英文逗號(,),中文逗號(,),空格( ),制表符(tab鍵)或換行(請一次性復(fù)制過來)中的一種統(tǒng)一分隔數(shù)據(jù):38,22,99,10,99,7, 25,,40
已過濾字符串:
最終數(shù)列: [38.0, 22.0, 99.0, 10.0, 99.0, 7.0, 25.0, 40.0]
均值:42.50
方差:1181.75
以下為解析:
平均值的思路就是總和除以列表長度,方差的思路就是把所有的(x-均值)2加起來,最后再除以一個長度即可。
本程序的優(yōu)點:輸入時逗號后出現(xiàn)空格與不小心多打逗號等情況都不會出問題,可以接受小數(shù),可以先輸出最終數(shù)列以供核對。
本文題目:求方差函數(shù)Python,方差的求法
本文網(wǎng)址:http://chinadenli.net/article19/dsedodh.html
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