python編程統(tǒng)計(jì)列表中各數(shù)據(jù)的方差和標(biāo)準(zhǔn)差請(qǐng)編寫主函數(shù)和計(jì)算方差的函數(shù)var。（不能引用庫(kù)里）

def fangcha(): a=float(raw_input("請(qǐng)輸入a:")) b=float(raw_input("請(qǐng)輸入b:")) c=float(raw_input("請(qǐng)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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用python求數(shù)據(jù)表中數(shù)據(jù)的均值與方差

以下為代碼：

numstr = input("請(qǐng)輸入全部數(shù)據(jù)：用英文逗號(hào)(,)，中文逗號(hào)(，)，\

空格( )，制表符(tab鍵)或換行(請(qǐng)一次性復(fù)制過(guò)來(lái))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(guò)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(diǎn)

print("最終數(shù)列：",numlist)#輸出最終數(shù)列，進(jìn)行核對(duì)

average = sum(numlist)/len(numlist)#用數(shù)列和除以出列長(zhǎng)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(duì)吧，先加進(jìn)去

variance /= len(numlist)#還是公式，那一長(zhǎng)串還得除以一個(gè)數(shù)列長(zhǎng)度

print("均值：%.2f\n方差：%.2f"%(average, variance))#分兩行輸出

以下為輸出效果：

請(qǐng)輸入全部數(shù)據(jù)：用英文逗號(hào)(,)，中文逗號(hào)(，)，空格( )，制表符(tab鍵)或換行(請(qǐng)一次性復(fù)制過(guò)來(lái))中的一種統(tǒng)一分隔數(shù)據(jù)：38,22,99,10,99,7, 25,,40

已過(guò)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(zhǎng)度，方差的思路就是把所有的(x-均值)2加起來(lái)，最后再除以一個(gè)長(zhǎng)度即可。

本程序的優(yōu)點(diǎn)：輸入時(shí)逗號(hào)后出現(xiàn)空格與不小心多打逗號(hào)等情況都不會(huì)出問(wèn)題，可以接受小數(shù)，可以先輸出最終數(shù)列以供核對(duì)。

2 如何用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算

numpy計(jì)算平均數(shù) 標(biāo)準(zhǔn)差 相關(guān)系數(shù)等基本知識(shí)

NumPy 是python 語(yǔ)言的一個(gè)第三方庫(kù)，其支持大量高維度數(shù)組與矩陣運(yùn)算。此外，NumPy 也針對(duì)數(shù)組運(yùn)算提供大量的數(shù)學(xué)函數(shù)。

#導(dǎo)入Numpy庫(kù)，并命名為np

import numpy as np

#創(chuàng)建一維數(shù)組

a = np.array([1, 2, 3])

# NumPy可以很方便地創(chuàng)建連續(xù)數(shù)組，比如我使用arange或linspace函數(shù)進(jìn)行創(chuàng)建：

b = np.arange(1,5,1) // 返回一個(gè)有終點(diǎn)和起點(diǎn)、固定步長(zhǎng)的排列，如起點(diǎn)是1，終點(diǎn)是4，步長(zhǎng)為1，即【1,2,3,4】，

c = np.linspace(1,9,5) 返回一個(gè)有終點(diǎn)和起點(diǎn)、元素個(gè)數(shù)的的排列，如起點(diǎn)是1，終點(diǎn)是9，元素個(gè)數(shù)為5,即【1,3,5,7,9】

#通過(guò)NumPy可以自由地創(chuàng)建等差數(shù)組，同時(shí)也可以進(jìn)行加、減、乘、除、求n次方和取余數(shù)。

求和：np.sum(a)

求取平均值：np.mean(a)

求取中位數(shù)：np.median(a)

求取加權(quán)平均數(shù)：np.average(a)

求取方差：var() np.var(a)

求取最小值：np.amin(a)

求取最大值：np.amax(a)

將兩個(gè)數(shù)相加：np.add(x1, x2)

將兩個(gè)數(shù)相減：np.subtract(x1, x2)

將兩個(gè)數(shù)相乘：np.multiply(x1, x2)

將兩個(gè)數(shù)相除：np.divide(x1, x2)

立方：np.power(x1, x2)

除余：np.remainder(x1, x2)

相關(guān)系數(shù)計(jì)算：np.corrcoef(a1, a2) (a1、a2都是矩陣)

在Python庫(kù)中的static模塊用什么函數(shù)可以求數(shù)據(jù)的樣本方差

自定義函數(shù)求解即可，參考代碼如下：

def f_sigma(x):

# 通過(guò)Python定義一個(gè)計(jì)算變量波動(dòng)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(jì)算變量樣本值的均值

z = [] #生成一個(gè)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)