Python如何使用sd()函數(shù)求數(shù)據(jù)的標準差

python的求

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標準差

的函數(shù)是std，是numpy庫的成員，

如果非要

用sd函數(shù)求標準差，也不是不行(from

numpy

import

std

as

sd)。其參數(shù)是所需求標準差的矩陣或列表，

返回值

即標準差。示范如下：

import

numpy

as

np;

from

numpy

import

std

as

sd;

print([1,

2,3],"的標準差是);

print(sd([1,2,3]));

python編程統(tǒng)計列表中各數(shù)據(jù)的方差和標準差請編寫主函數(shù)和計算方差的函數(shù)var。（不能引用庫里）

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

Python中 1. 編寫函數(shù)，要求輸入x與y，返回x和y的平方差 2. 計算1到100的平方的和

1、

def?pfc(x,y):

return?x**2-y**2

2、

sum(map(lambda?x:x**2,range(101)))

3、

def?comp100(n):

return?True?if?n100?else?False

求python的list的差值

要完全避免for，連列表表達式中使用for都不可以的話，主要就靠functools的reduce了。

因為在排除for之后，簡單直接的辦法中，只有reduce是可以處理列表中連續(xù)兩個元素的。

當然，也可以不用reduce，使用map也是可以的：

至于做成方法，定義一個基于list的類后也差不多：

python編程 輸入一組整數(shù)數(shù)組，求出兩兩之差的最小絕對值。只需得出最小值 如：輸入：[10,3,12,9] 輸入：1

你好, 代碼如下:

------

a = [10, 8, 2, 45, 69, 38, 11, 15] #假設該列表為需要輸入的一組數(shù)

a.sort(reverse = True) #首先對這組數(shù)進行從大到小的排序

print a #輸出排序結果

min = a[0] #令min變量記錄該列表中最大的值

for i in range( len(a) -1 ): #i用來控制列表下標, 元素個數(shù)-1為了防止下面的相減越界

if a[i] - a[i+1] min: #當前一個數(shù)減后一個小于當前min里的值時, 更新最小值

min = a[i] - a[i+1]

print min

------

運行結果:

[69, 45, 38, 15, 11, 10, 8, 2]

1

python如何定義一個函數(shù)求列表各項數(shù)據(jù)平均值？

# coding = GBK

a =[1,2,3,4,5]

sum=0

b = len(a)

print("這個數(shù)組的長度為：",b)

for i? in a:

sum =sum +i

print("這個數(shù)組之和為：",sum)

print("這個數(shù)組平均數(shù)為",sum/b)

或

import sys

sum = 0

cnt = 0

f = open('1.txt', 'r')

files = f.readline()

while (files ):

sum = sum + float(files .split(",")[0])

cnt = cnt + 1

files = f.readline()

print(sum / cnt)

f.close()

或者。

#!/usr/bin/env pythonimport timeimport numpy as np

dd = np.random.randint(0, 20, size=(2*1000*1000))t_start = time.clock()avg_sum1 =

0.0BlockOffset = 0 ? ? while BlockOffset len(dd):

if dd[BlockOffset + 1] = 10:

avg_sum1 += dd[BlockOffset + 1] * 0.1

else:

avg_sum1 += dd[BlockOffset + 0] * 0.01

BlockOffset += 2print('Avg: ' + str(avg_sum1 / len(dd) / 2)) ? ?print('Exe time: ' +

str(time.clock() - t_start))

擴展資料：

python 實現(xiàn)求和、計數(shù)、最大最小值、平均值、中位數(shù)、標準偏差、百分比。

import?sys

class?Stats:

def?__init__(self, sequence):

# sequence of numbers we will process

# convert all items to floats for numerical processing

self.sequence?=?[float(item)?for?item?in?sequence]

def?sum(self):

if?len(self.sequence) ?1:

return?None

else:

return?sum(self.sequence)

def?count(self):

return?len(self.sequence)

def?min(self):

if?len(self.sequence) ?1:

return?None

else:

return?min(self.sequence)

def?max(self):

if?len(self.sequence) ?1:

return?None

else:

return?max(self.sequence)

def?avg(self):

if?len(self.sequence) ?1:

return?None

else:

return?sum(self.sequence)?/?len(self.sequence)?

def?median(self):

if?len(self.sequence) ?1:

return?None

else:

self.sequence.sort()

return?self.sequence[len(self.sequence)?//?2]

def?stdev(self):

if?len(self.sequence) ?1:

return?None

else:

avg?=?self.avg()

sdsq?=?sum([(i?-?avg)?**?2?for?i?in?self.sequence])

stdev?=?(sdsq?/?(len(self.sequence)?-?1))?**?.5

return?stdev

def?percentile(self, percentile):

if?len(self.sequence) ?1:

value?=?None

elif?(percentile =?100):

sys.stderr.write('ERROR: percentile must be 100.? you supplied: %s\n'%?percentile)

value?=?None

else:

element_idx?=?int(len(self.sequence)?*?(percentile?/?100.0))

self.sequence.sort()

value?=?self.sequence[element_idx]

return?value

參考資料來源：百度百科-python

網(wǎng)頁題目：python定義函數(shù)求差,python誤差函數(shù)
文章URL：http://chinadenli.net/article34/heehse.html

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