python如何求方差平均數

⑴ python導入csv數據後怎麼計算平均數和方差

你好，禪羨這個圖片看著不是很清楚叢襲含，去掉時間第一列是「五糧液」嗎
你可以直接用 fim_data[「五糧液」].mean()
結果不對不排滲笑除你的數據確實是均值為72

⑵ 用Python怎麼算Mean和standard deviation

可以用numpy模塊實現：

importnumpy

defcal_mean_std(sum_list_in):
#type:緩明猜(list)->tuple
N=sum_list_in.__len__()
narray=numpy.array(sum_list_in)
sum=narray.sum()
mean=sum/N

narray_dev=narray-mean
擾型narray_dev=narray_dev*narray_dev
sum_dev=narray_dev.sum()
DEV=float(sum_dev)/float(N)
槐爛STDEV=numpy.math.sqrt(DEV)
print"mean:",mean,";DEV:",DEV,";STDEV:",STDEV
returnmean,DEV,STDEV

均值為mean，方差為DEV，標准差是STDEV

傳入數據是一個list：sum_list_in

⑶ python怎麼算平均值

• 首先我們先來了解一下計算平均數的IPO模式.

  輸入：待輸入計算平均數的數。

  處理：平均數演算法

  輸出：平均數

• 明白了程序的IPO模式之後，我們打開本地的python的IDE

  工具，並新建一個python文件，命名為test6.py.

  

⑷ 在Python庫中的static模塊用什麼函數可以求數據的樣本方差

在Python庫中的`statistics`模塊中，可以使用`variance()`函數來計算數據的樣本方差。該函數需要傳入一個數字型的可迭代對象（比如列表、元組等），然後返回數據的樣本方差。

以下是一個計算樣本方差的示例代碼：

```python
import statistics

data = [1, 3, 4, 2, 6, 5]

# 計算數據的樣本方差
variance = statistics.variance(data)

print("數據的樣本方差為：", variance)
```

在上述代碼中，我們首先定義了一個包含多個數值的列表`data`，然後使用`statistics.variance()`函數來求這些數值的樣哪畝本余緩梁方差，並將結豎運果輸出到屏幕上。

⑸ python輸入 3 個數,這里指定為 11,2,5,計算它們的均值和方差.

importnumpyasnp
arr=[11,2,5]
arr_mean=np.mean(arr)
arr_var=np.var(arr)
print("平均值為：%f"%arr_mean)
print("方差為：%f"%arr_var)

⑹ python如何求平均數

import numpy as np
score1=[23,44,67,51]
average=sum(score1)/len(score1)
print('平均數是:{}'.format(average))

⑺ 2 如何用Python進行數據計算

numpy計算平均數 標准差 相關系數等基本知識

NumPy 是python 語言的一個第三方庫，其支持大量高維度數組與矩陣運算。此外，NumPy 也針對數組運算提供大量的數學函數。

#導入Numpy庫，並命名為np

import numpy as np

#創建一維數組

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

# NumPy可以很方便地創建連續數組，比如我使用arange或linspace函數進行創建：

b = np.arange(1,5,1) // 返回一個有終點和起點、固定步長的排列，如起點是1，終點是4，步長為1，即【1,2,3,4】，

c = np.linspace(1,9,5) 返回一個有終點和起點、元素個數的的排列，如起點是1，終點是9，元素個數為5,即【1,3,5,7,9】

#通過NumPy可以自由地創建等差數組，同時也可以進行加、減、乘、除、求n次方和取余數。

求和：np.sum(a)

求取平均值：np.mean(a)

求取中位數：np.median(a)

求取加權平均數：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)

將兩個數相加：np.add(x1, x2)

將兩個數相減：np.subtract(x1, x2)

將兩個數相乘：np.multiply(x1, x2)

將兩個數相除：np.divide(x1, x2)

立方：np.power(x1, x2)

除余：np.remainder(x1, x2)

相關系數計算：np.corrcoef(a1, a2) (a1、a2都是矩陣)

⑻ python輸入並運行求平均值的程序

可以定義一個數組，python沒有內置avg（）方法，但卻有求和函數sum（），我們求得總和後，用這個數除以數組的長度，就是平均數了。

參考代碼：

num_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
total = sum(num_list)
length = len(num_list)
avg = total/length
print(f'平均數為{avg}')

以上代碼運行結果：

⑼ 求一個python程序，計算三個數的平均數和方差

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 "平均數是:%f方差是：%f" %(d,e)
fangcha()
Python2.7可用

⑽ 用python求數據表中數據的均值與方差

以下為代碼：

numstr = input("請輸入全部數據：用英文逗號(,)，中文逗號(，)，

空格( )，製表符(tab鍵)或換行(請一次性復制過來)中的一種統一分隔數據：")

if "," in numstr:

numlist = numstr.split(",")

elif "，" in numstr:

numlist = numstr.split("，")

elif " " in numstr:

numlist = numstr.split(" ")

elif " " in numstr:

numlist = numstr.split(" ")

elif " " in numstr:

numlist = numstr.split(" ")

else:

numlist = [numstr]

numlist = list(map(lambda x:x.strip(",").strip("，").

strip(" ").strip(" ").strip(" "), numlist))

for i in numlist.():

try:

a = float(i)

except:

numlist.remove(i)

print("已過濾字元串：%s"%i)

#好了，上面很多隻是方便用戶而已（但還是有一些有用的），主要是下面

numlist = list(map(lambda x:float(x), numlist))#所有字元串轉為浮點

print("最終數列：",numlist)#輸出最終數列，進行核對

average = sum(numlist)/len(numlist)#用數列和除以出列長度得到平均數

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列長度

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

以下為輸出效果：

請輸入全部數據：用英文逗號(,)，中文逗號(，)，空格( )，製表符(tab鍵)或換行(請一次性復制過來)中的一種統一分隔數據：38,22,99,10,99,7, 25,,40

已過濾字元串：

最終數列： [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，最後再除以一個長度即可。

本程序的優點：輸入時逗號後出現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，可以先輸出最終數列以供核對。