求一個python程序，計算三個數(shù)的平均數(shù)和方差

def fangcha():

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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

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(jìn)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(jìn)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。

python求平均值的函數(shù)

首先我們先來了解一下計算平均數(shù)的IPO模式.

輸入：待輸入計算平均數(shù)的數(shù)。

處理：平均數(shù)算法

輸出：平均數(shù)

明白了程序的IPO模式之后，我們打開本地的python的IDE

工具，并新建一個python文件，命名為test6.py.

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打開test6.py,進(jìn)行編碼，第一步，提示用戶輸入要計算多少個數(shù)的平均數(shù)。

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第二步，初始化sum總和的值。注意，這是編碼的好習(xí)慣，在定義一個變量的時候，給一個初始值。

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第三步，循環(huán)輸入要計算平均數(shù)的數(shù)，并計算總和sum的值。

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最后，計算出平均數(shù)，并輸出，利用“總和/數(shù)量”的公式計算出平均數(shù)。

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編碼完成后，記得保存，然后進(jìn)行調(diào)試運(yùn)行。按F5鍵或者點擊菜單欄中的“run”-》“run model”來運(yùn)行程序。

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用Python怎么算Mean和standard deviation

可以用numpy模塊實現(xiàn)：

import?numpy

def?cal_mean_std(sum_list_in):

#?type:?(list)?-?tuple

N?=?sum_list_in.__len__()

narray?=?numpy.array(sum_list_in)

sum?=?narray.sum()

mean?=?sum?/?N

narray_dev?=?narray?-?mean

narray_dev?=?narray_dev?*?narray_dev

sum_dev?=?narray_dev.sum()

DEV?=?float(sum_dev)?/?float(N)

STDEV?=?numpy.math.sqrt(DEV)

print?"mean:",?mean,?";?DEV:",?DEV,?";?STDEV:",?STDEV

return?mean,?DEV,?STDEV

均值為mean，方差為DEV，標(biāo)準(zhǔn)差是STDEV

傳入數(shù)據(jù)是一個list：sum_list_in